文件名称：求matlab代码最小生成树-dp_divergence:DP散度的计算
文件大小：305KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 00:59:44
系统开源
求matlab代码最小生成树dp_divergence 计算两个数据集的DP散度 要求 带有numpy，scipy和matplotlib的Python 2.7 或Matlab 安装 Matlab版本 跑步 mex generate_graph.c 在Matlab中编译c代码以生成最小生成树 运行test.m Python版本 from dp_div import dp_div 测试代码包含在dp_div.py中 范例（Python） 这是两个二维高斯分布之间的散度的三个示例 dp_div = 0.101 dp_div = 0.572 dp_div = 0.999 引文 如果您认为此回购很有用，请引用以下文件： Berisha，V.，Wisler，A.，Hero，AO和Spanias，A.（2016）。 基于非参数散度测度的经验估计分类范围。 IEEE Transactions on Signal Processing，64（3），580-591。 Tu，M.，Berisha，V.和Liss，J.（2017年3月）。 使用分布回归客观评估病理性言语。 于《声学，语音和信号处理（ICASS
【文件预览】：
dp_divergence-master
----Python()
--------dp_div.py(3KB)
--------__init__.py(0B)
----examples()
--------small_0.101.jpg(128KB)
--------medium_0.572.jpg(110KB)
--------large_0.999.jpg(93KB)
----Matlab()
--------dp_div.m(4KB)
--------test.m(204B)
--------generate_graph.c(5KB)
----README.md(1KB)