¿Qué es este "coeficiente de correlación máximo"?

Una estadística típica de procesamiento de imágenes es el uso de las características de textura de Haralick , que son 14.

Me pregunto sobre la decimocuarta de estas características: dado un mapa de adyacencia (que simplemente podemos ver y la distribución empírica de dos enteros ), se define como: la raíz cuadrada del segundo valor propio de , donde es: $P$ $i,j < 256$ $Q$ $Q$

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

Incluso después de mucho googlear, no pude encontrar ninguna referencia para esta estadística. ¿Cuáles son sus propiedades? ¿Qué representa?

(El valor anterior es el número normalizado de veces que un píxel de valor se encuentra junto a un píxel de valor ). $P(i,j)$ $i$ $j$

probability computational-statistics

— luispedro
fuente

Supongo que la matriz

es estocástica, por lo tanto, el valor propio máximo es 1. Dado que los elementos

son correlaciones, el segundo valor propio será una correlación máxima en componentes analógicos a principales, donde el valor propio cuadrado corresponde a la varianza del componente principal, que en turn es la combinación lineal de las columnas de la matriz, o algo por el estilo.

Q

$Q$

Q

$Q$

— mpiktas

P \cdot P^{T}

$P \cdot P^T$

P

$P$

Q

$Q$

Q

$Q$

El coeficiente de correlación máximo corresponde al valor óptimo del parámetro de forma. Este sitio puede ayudar un poco Coeficiente de correlación del gráfico de probabilidad

— alemán
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Realmente no estoy seguro de qué tan bien esto responde la pregunta tbh ....

— Simon Hayward