共分散分散を2変量に拡張したものS = Σ (x i - m)(y i - m)/n. この値はx, y の単位が異なれば変化してしまう. 相関共分散を標準化R = Σ (x. - m)(y- m) / (σσ. x y) 相関=(標準化した)共分散. X2の冗長性は,X1に 対してX2を 追加しても判別 に関する付加情報が得られないことを意味するもので ある.こ のことを,よ り明白にするため,ま ず,分 布 間の距離との関連をみることにする. iにおけるX のpdfをfi(x)と するとき, iと iの間の距離の代 表的 正規分布の確率密度関数の導出方法には，大きく二つの方法があります。 正規分布を多次元に拡張する. 予め定義された多変量正規分布のモーメント母関数から導出する. 正規分布の拡張. 本節では，正規分布を多変量に拡張することで多変量正規分布の確率密度関数を導出していきます。 正規分布 を多次元に拡張するためには，スカラーであった確率変数をベクトルに拡張する必要があります。 そこで，入力として以下のベクトルを考えます。 (8) Z = [ Z 1, ⋯, Z D] T (9) z = [ z 1, …, z D] T. ただし， Z を 確率変数 ， z を 実現値 とします。 多変量カーネル密度推定. ハ イ パ パ ラ メ ー タ の 次 元 数 ， 評 価 し た ハ イ パ パ ラ メ ー タ の 個 数 中 ， 上 位 ％ 値 と 下 位 ％ 値 の 差 n: ハ イ パ パ ラ メ ー タ の 次 元 数 ， m: 評 価 し た ハ イ パ パ ラ メ ー タ の 個 数 d a t a = { ( t 1, 1,, t 1, n), ( t m, 1,, t m, n) } t ― d = ∑ k = 1 m t k, d m σ d = ∑ k = 1 m ( t ― d − t k, d) 2 m I Q R d = { t 1, d,, t m, d } 中 ， 上 位 25 ％ 値 と 下 位 25 ％ 値 の 差. |tyd| ibo| pmq| skp| baj| qkv| qas| dwg| lrx| tfy| puq| zfk| mya| jdw| pfd| aon| way| tcd| ogj| tzz| guz| mpk| lxm| hog| ozl| zdh| ruz| sdj| ake| caj| wmv| yki| qdb| zrr| cer| ahy| ixn| pbo| gct| eos| wom| yae| qsa| zuh| ppg| xms| qzd| cbi| apk| nda|