sklearn.metrics.pairwise.additive_chi2_kernel¶
- sklearn.metrics.pairwise.additive_chi2_kernel()¶
Calcula el núcleo chi-cuadrado aditivo entre las observaciones en X y Y.
El núcleo chi-cuadrado se calcula entre cada par de filas en X y Y. X y Y tienen que ser no negativos. Este núcleo se aplica más comúnmente a los histogramas.
El núcleo chi-cuadrado viene dado por:
k(x, y) = -Sum [(x - y)^2 / (x + y)]
Puede interpretarse como una diferencia ponderada por entrada.
Leer más en el Manual de Usuario.
- Parámetros
- Xarray-like de forma (n_samples_X, n_features)
- Yndarray de forma (n_samples_Y, n_features), default=None
- Devuelve
- kernel_matrixndarray de forma (n_samples_X, n_samples_Y)
Ver también
chi2_kernelLa versión exponenciada del núcleo, la cual es generalmente preferible.
sklearn.kernel_approximation.AdditiveChi2SamplerUna aproximación de Fourier a este núcleo.
Notas
Como el negativo de una distancia, este núcleo es sólo condicionalmente definido positivo.
Referencias
Zhang, J. y Marszalek, M. y Lazebnik, S. y Schmid, C. Local features and kernels for classification of texture and object categories: A comprehensive study International Journal of Computer Vision 2007 https://research.microsoft.com/en-us/um/people/manik/projects/trade-off/papers/ZhangIJCV06.pdf