O que é esse "coeficiente máximo de correlação"?

Uma estatística típica de processamento de imagem é o uso dos recursos de textura Haralick , que são 14.

Eu estou pensando sobre o 14º desses recursos: Dado um mapa de adjacência (que podemos simplesmente ver uma distribuição empírica de dois números inteiros ), ele é definido como: a raiz quadrada do segundo autovalor de , onde é: $P$ $i,j < 256$ $Q$ $Q$

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

Mesmo depois de pesquisar muito, não consegui encontrar nenhuma referência para essa estatística. Quais são as suas propriedades? O que isso representa?

(O valor acima é o número normalizado de vezes que um pixel de valor é encontrado próximo a um pixel de valor ). $P(i,j)$ $i$ $j$

probability computational-statistics

— luispedro
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Suponho que a matriz

seja estocástica, portanto, o valor próprio máximo é 1. Como os elementos

são correlações, o segundo valor próprio será uma correlação máxima em componentes analógicos para principais, em que o valor próprio ao quadrado corresponde à variação do componente principal, que em turn é a combinação linear das colunas da matriz, ou algo nesse sentido.

Q

$Q$

Q

$Q$

— precisa saber é o seguinte

P \cdot P^{T}

$P \cdot P^T$

P

$P$

Q

$Q$

Q

$Q$

O coeficiente de correlação máximo corresponde ao valor ideal do parâmetro shape. Este site pode ajudar um pouco Coeficiente de correlação do gráfico de probabilidade

— Jerry
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Realmente não sei o quão bem isso responde à pergunta tbh ....

— Simon Hayward