Python sklearn additive_chi2_kernel用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 sklearn.metrics.pairwise.additive_chi2_kernel 的用法。

用法:

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

计算 X 和 Y 中的观测值之间的加性卡方核。

卡方核是在 X 和 Y 中的每对行之间计算的。X 和 Y 必须是非负的。该内核最常应用于直方图。

卡方核由下式给出：

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

它可以解释为每个条目的加权差异。

在用户指南中阅读更多信息。

参数：

X：形状类似数组 (n_samples_X, n_features)

Y：ndarray 形状(n_samples_Y，n_features)，默认=None

如果 None ，使用 Y=X 。

返回：

kernel_matrix：ndarray 形状(n_samples_X，n_samples_Y)

注意：

作为距离的负数，这个核只是有条件地正定的。

参考：

• Zhang, J. 和 Marszalek, M. 和 Lazebnik, S. 和 Schmid, C. 用于纹理和对象类别分类的局部特征和内核：综合研究国际计算机视觉杂志 2007https://research.microsoft.com/en-us/um/people/manik/projects/trade-off/papers/ZhangIJCV06.pdf