Qu'est-ce que ce «coefficient de corrélation maximum»?

Une statistique typique de traitement d'image est l'utilisation des caractéristiques de texture Haralick , qui sont 14.

Je m'interroge sur le 14e de ces caractéristiques: étant donné une carte d'adjacence (que nous pouvons simplement visualiser une distribution empirique de deux entiers ), elle est définie comme: la racine carrée de la deuxième valeur propre de , où est: $P$ $i,j < 256$ $Q$ $Q$

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

Même après de nombreuses recherches sur Google, je n'ai trouvé aucune référence pour cette statistique. Quelles sont ses propriétés? Que représente-t-il?

(La valeur ci-dessus est le nombre normalisé de fois où un pixel de valeur est trouvé à côté d'un pixel de valeur ). $P(i,j)$ $i$ $j$

probability computational-statistics

— luispedro
source

Je suppose que la matrice

est stochastique, donc la valeur propre maximale est 1. Puisque les éléments

sont des corrélations, la deuxième valeur propre sera une corrélation maximale en analogique aux composantes principales, où la valeur propre au carré correspond à la variance de la composante principale, qui dans tour est la combinaison linéaire des colonnes de la matrice, ou quelque chose à cet effet.

Q

$Q$

Q

$Q$

— mpiktas

P \cdot P^{T}

$P \cdot P^T$

P

$P$

Q

$Q$

Q

$Q$

Le coefficient de corrélation maximum correspond à la valeur optimale du paramètre de forme. Ce site peut aider un peu le coefficient de corrélation du tracé de probabilité

— Jerry
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Je ne sais vraiment pas si cela répond bien à la question tbh ....

— Simon Hayward