chi2_kernel#

sklearn.metrics.pairwise.chi2_kernel(X, Y=None, gamma=1.0)[источник]#

Вычислить экспоненциальное хи-квадрат ядро между 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) = exp(-gamma 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.

gammafloat, по умолчанию=1

Масштабирующий параметр ядра хи-квадрат.

Возвращает:
ядроndarray формы (n_samples_X, n_samples_Y)

Матрица ядра.

Смотрите также

additive_chi2_kernel

Аддитивная версия этого ядра.

sklearn.kernel_approximation.AdditiveChi2Sampler

Аппроксимация Фурье для аддитивной версии этого ядра.

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 chi2_kernel
>>> X = [[0, 0, 0], [1, 1, 1]]
>>> Y = [[1, 0, 0], [1, 1, 0]]
>>> chi2_kernel(X, Y)
array([[0.368, 0.135],
       [0.135, 0.368]])
На этой странице