【文件属性】：
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：2021-05-22 07:13:04
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)