यह "अधिकतम सहसंबंध गुणांक" क्या है?

Question

एक विशिष्ट इमेज प्रोसेसिंग स्टेटिस्टिक हैरालिक टेक्सचर फीचर्स का उपयोग , जो 14 हैं।

मैं इन सुविधाओं में से 14 वीं के बारे में सोच रहा हूँ: एक निकटता मानचित्र को देखते हुए (जो हम केवल दो पूर्णांकों का एक अनुभवजन्य वितरण देख सकते हैं , यह के रूप में परिभाषित किया गया है): के दूसरे eigenvalue का वर्गमूल , जहाँ है:$P$$i,j < 256$$Q$$Q$

$Q_{ij} = \sum_k \frac{ P(i,k) P(j,k)}{ [\sum_x P(x,i)] [\sum_y P(k, y)] }$

बहुत गुगली करने के बाद भी, मुझे इस आंकड़े के लिए कोई संदर्भ नहीं मिला। इसके गुण क्या हैं? यह क्या प्रतिनिधित्व कर रहा है?

(मूल्य ऊपर है कि मूल्य का एक पिक्सेल समय की सामान्यीकृत संख्या है मूल्य का एक पिक्सेल के बगल में पाया जाता है )।$P(i,j)$$i$$j$

Comments

मैं अनुमान लगा रहा हूं कि मैट्रिक्स स्टोचस्टिक है, इसलिए अधिकतम ईजेनवल्यू 1 है। चूंकि तत्व सहसंबंध हैं, दूसरा ईजेनवल्यू मुख्य घटकों के अनुरूप एनालॉग में एक अधिकतम सहसंबंध होगा, जहां स्क्वैर्ड जिंजवल्यू मुख्य घटक के विचरण से मेल खाती है, जिसमें बारी मैट्रिक्स के स्तंभों का रैखिक संयोजन है, या उस प्रभाव के लिए कुछ है। $Q$$Q$

— mpiktas

@mpiktas लगभग। दरअसल, rs जहां स्टोचस्टिक होता है। पॉजिटिव निश्चित करने के लिए यह आवश्यक है । अब इसका अधिकतम ईजेनवल्यू आमतौर पर एकता से अधिक है, लेकिन इसका दूसरा नहीं है - और 0 और 1. के बीच झूठ बोलने की गारंटी है। वास्तव में एक कोवरियन मैट्रिक्स है जिसमें प्रत्येक पद के लिए एक निरंतर जोड़ा जाता है। $P \cdot P^T$$P$$Q$$Q$

— whuber

Answer 1

अधिकतम सहसंबंध गुणांक आकार पैरामीटर के इष्टतम मूल्य से मेल खाता है। यह साइट थोड़ा संभावना प्लॉट सहसंबंध गुणांक में मदद कर सकती है

Comments

वास्तव में यह सुनिश्चित नहीं है कि यह प्रश्न उत्तर का कितना अच्छा जवाब देता है ....

— शमौन हेवर्ड