additive_chi2_kernel

sklearn.metrics.pairwise.additive_chi2_kernel(X, Y=None)

Вычислить аддитивное хи-квадрат ядро между наблюдениями в X и Y.

Хи-квадрат ядро вычисляется между каждой парой строк в X и Y. X и Y должны быть неотрицательными. Это ядро чаще всего применяется к гистограммам.

Ядро хи-квадрат задаётся формулой:

k(x, y) = -Sum [(x - y)^2 / (x + y)]

Это можно интерпретировать как взвешенную разницу для каждой записи.

Подробнее в Руководство пользователя.

Параметры:

Xarray-like формы (n_samples_X, n_features)

Массив признаков.

Yarray-like формы (n_samples_Y, n_features), по умолчанию=None

Необязательный второй массив признаков. Если None, использует Y=X.

Возвращает:

ядроarray-like формы (n_samples_X, n_samples_Y)

Матрица ядра.

Смотрите также

chi2_kernel

Экспоненцированная версия ядра, которая обычно предпочтительнее.

sklearn.kernel_approximation.AdditiveChi2Sampler

Аппроксимация Фурье для этого ядра.

Примечания

Как отрицание расстояния, это ядро является только условно положительно определенным.

Ссылки

• Чжан, Дж. и Маршалек, М. и Лажебник, С. и Шмид, К. Локальные признаки и ядра для классификации текстур и категорий объектов: всестороннее исследование Международный журнал компьютерного зрения 2007 https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00171412/document

Примеры

>>> from sklearn.metrics.pairwise import additive_chi2_kernel
>>> X = [[0, 0, 0], [1, 1, 1]]
>>> Y = [[1, 0, 0], [1, 1, 0]]
>>> additive_chi2_kernel(X, Y)
array([[-1., -2.],
       [-2., -1.]])