皮尔逊积矩相关系数,又称“相关系数”, 取值范围为[-1,1],r=0,没有相关性。 -1:表示方向完全相反 1:表示方向相同,并且完全一样 0:表示没有相关性 函数签名: numpy.corrcoef(x, y=None, rowvar=True, bias=< ...
前言 模板匹配和相关系数法是目标跟踪的经典方法,它的优点有很多:简单准确,适用面广,抗噪性好,而且计算速度快。缺点是不能适应剧烈光照变化和目标剧烈形变。 所谓模板匹配法,就是指在一帧图像内寻找目标模板的位置,和模板最像的地方就是目标了。只要把全图的所有子区域和目标模板比较一下,找到最像目标模板的子区域,它就是目标的位置。如何度量子区域和目标模板的相似程度呢 最简单的办法就是计算这二者的相关系数。 ...
2012-08-14 14:54 8 10758 推荐指数:
皮尔逊积矩相关系数,又称“相关系数”, 取值范围为[-1,1],r=0,没有相关性。 -1:表示方向完全相反 1:表示方向相同,并且完全一样 0:表示没有相关性 函数签名: numpy.corrcoef(x, y=None, rowvar=True, bias=< ...
0(分母不能为0),也就是说你的两个变量中任何一个的值不能都是相同的。如果没有变化,用皮尔森相关系数是没 ...
目的:为了衡量两个变量之间的相关性的大小 整体步骤:描述性统计--》正态性检验--》(符合)皮尔逊/(不符合)斯皮尔曼--》假设检验是否显著 1.Pearson相关系数 X、Y变化方向相同,乘积为正,二者正相关 X、Y变化方向相反,乘积为负,二者负相关 由于协方差的大小 ...
title: 相关系数 date: 2020-01-27 11:42:46 categories: 数学建模 tags: [统计, MATLAB, spss] mathjax: true 学习视频:【强烈推荐】清风:数学建模算法、编程和写作培训的视频课程以及Matlab 老师讲得很详细 ...
一、概述 目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要分支。研究的人很多,近几年也出现了很多很多的算法。大家看看淋漓满目的paper就知道了。但在这里,我们也聚焦下比较简单的算法,看看它的优势在哪里。毕竟有时候简单就是一种美。 在这里我们一起来欣赏下“模板匹配”这个简单 ...
皮尔森相关系数(Pearson Correlation Coefficient) 先讲几个统计学中一些基本的数学概念: 数学期望就是平均值: 均值公式: 方差: 或者: 另一种形式: 标准差: 标准差与方差不同的是,标准差和变量的计算单位相同,比方差清楚 ...