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说我跟踪2级的对象在空间&时间移动,多元相似度度量
- 我知道它们的x,y坐标ORDS和评分(评分为被跟踪的是实际的对象的概率 量度) ,
- ,我得到几个 这样{X,Y,比分}样品一段时间内各个对象
我会用什么指标来衡量“相似性”说球在房间内与人动穿过罗马om与一个在房间中移动的小孩。
假设得分相当准确。
说我跟踪2级的对象在空间&时间移动,多元相似度度量
我会用什么指标来衡量“相似性”说球在房间内与人动穿过罗马om与一个在房间中移动的小孩。
假设得分相当准确。
根据您的描述,我建议您考虑一下Hidden Markov Model或可能的artificial neural network或其他machine learning方法。但是,有一些other techniques可能更适合您的情况。
我接触的方式是使用逻辑回归和部分组合最小二乘法。 HTH。 – Mikos
你需要更具体地说明你的意思是“相似性”。你在谈论从摄像头捕捉图像吗? – andand
谢谢,它基于接近传感器,但如果有帮助,您可以将其视为相机。但AFAIK,不应该有所作为。这是更多的统计问题。 – Mikos
例如,如果变量是位置,教育,随时间的收入,即多元时间序列。我应该如何计算样本集之间的成对相似度?我不认为线性回归会有帮助,还是会呢? – Mikos