参数1是特征值（离散），参数2是对应的标签 参考论文是：S. Wu，PA Flach，带有标记和未标记数据的特征选择，可在http://ai.ijs.si/branax/iddm-2002_proceedings/Wu.pdf 相关论文是：技术说明：决策树归纳中基于信息的措施的偏差。 我按照第一篇论文对文件进行了编程，但发现结果不合理，想知道是卡方特征分析方法的缺点还是我的文件中的一些错误。 希望有人能指出。 计算出的 chi 值需要与卡方表进行比较，以了解特征的重要性。 方格桌： http://www.ma.utexas.edu/users/davis/375/popecol/tables/chisq.html

仅相位相关广泛用于校正两个图像之间的纯平移偏移。 此代码使用频域滤波来处理噪声。 用法： shift=POCShift（固定，移动）； % 最大截止值为 60% shift=POCShift（固定，移动，C）； % 0<C<1 最大截止值为 100*C% shift=POCShift（固定，移动，0）； % 禁用过滤“固定”和“移动”的大小必须一致。 该算法的工作原理如下： 1. 计算两幅图像的 FFT 以及归一化交叉频谱 R。 2. 低通滤波 R 的逆傅立叶变换 r 的计算截止频率从 5% 到“截止”（默认为 60%）。 使用 cutoff=0 禁用过滤。 3. 平移是根据 r 中峰值的位置计算的参考：Takita 等人。 基于电子、通信和计算机科学基础的仅相位相关 IEICE 交易的高精度子像素图像配准 86(8), 1925-1934, 2003。

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计算两个向量 x & y 在移动窗口上的 Pearson 积矩相关系数 r。 这是基本上是 MOVSUM 的包装器和 r 的低内存开销计算。 请参阅中的第二个公式https://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_correlation_coefficient#For_a_sample

TF_IDF 用python实现TF_IDF算法，用于文档的相关性搜索 已初步完成

1.用excel自带公式自动计算莫兰指数，局部莫兰指数，以及二者的校验。 2.附超详细的计算步骤说明，好用，易懂，也便于对公式的更进一步的理解和检验。 3.能很方便的绘制莫兰散点图。 软件买不起，也不好用，走了好多弯路，吐血整理~~

文章目录1.图示初判两个变量之间的相关性（散点图）多变量之间的相关性（散点图矩阵）2.Pearson相关系数3.Spearman相关系数 分析连续变量之间的线性相关程度的强弱 介绍如下几种方法： 图示初判 Pearson相关系数（皮尔逊相关系数） Sperman秩相关系数（斯皮尔曼相关系数） 1.图示初判 拿到一组数据，可以先绘制散点图查看各数据之间的相关性： 两个变量之间的相关性（散点图） import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats %matplo

模式识别方法首先要解决的一个问题就是特征选择,目前许多方法考虑了有监督学习的特征选择问题,对无监督学习的特征选择问题却涉及得很少。依据特征对分类结果的影响和特征之间相关性分析两个方面提出了一种基于K-均值聚类方法的特征选择算法,用于无监督学习的特征选择问题。

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皮尔森相关系数法处理数据，绘制相关性热力图