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QR分解_矩阵谱分解例题

测量是人类对居住的这个世界获取空间认识的一种手段,也是认识世界的一种活动。因此,在参与测量活动中,自然会遇到认识活动中的三种情况:a.很容易就发现了不同之处而将甲乙两事物区分开来;b.很容易就发现了相同之处而将甲乙两事物归于一类;c.难于将甲乙两事物区分开来,从而造成认识上的混淆,产生错误的结果。前两者比较易于处理,后者处理起来比较困难。例如,在实地上测量一个点的位置时,至少需要两个要素:或者两个角度,或者两条边长,或者一个角度和一条边长。把已知点视为观察点,将待定点视为目标点,从一个观察点出发,对于目标点形成一个视野。当仅从一个视野或者从两个很接近的视野观察目标时,所获得的关于目标的知识是极其不可靠的,且极为有限的。要获得可靠的知识,必须从至少两个明显不同的视野进行观察。同时,目标点与观察点之间则构成了一个认识系统。这个系统用数学语言表示出来,反应为矩阵。

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用混淆矩阵计算kappa系数「建议收藏」

从一篇论文——融合注意力机制和高效网络的糖尿病视网膜病变识别与分类,看到人家除了特异性、敏感性、准确率、混淆矩阵以外,还用了加权kappa系数,所以了解一下kapp系数的知识,加权kappa还没找到更好的资料。。。 资料来源于百度百科词条——kappa系数 Kappa系数用于一致性检验,也可以用于衡量分类精度,但kappa系数的计算是基于混淆矩阵的. kappa系数是一种衡量分类精度的指标。它是通过把所有地表真实分类中的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(Xkk)的和,再减去某一类地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果,再除以总像元数的平方减去某一类地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的

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