on累积分布变换
Radon累积分布变换（Radon-CDT），如下所述：
是非负d维信号的非线性和可逆变换，可确保某些线性分离定理。 该转换建立在累积分布转换（CDT）的基础上，该累积转换描述于：
并将CDT扩展到d维概率分布。 与CDT相似，Radon-CDT也源于最佳质量传输的丰富数学基础，并将其与积分几何和Radon变换相结合。 与当前数据广泛的非线性模型（包括深层神经网络及其变体）不同，Radon-CDT提供了定义明确的可逆非线性变换，可与线性建模技术（包括主成分分析，线性判别分析和支持向量机）一起使用（ SVM），并且不需要大量的培训数据。
可以在找到与该帖子相对应的iPython Notebook文件。 该演示已通过以下测试：
numpy的'1.13.1'
sklearn'0.18.1'
skimage'0.13.0'
scipy'0.19
2022-03-10 11:01:08
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