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MATLAB最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy)
来源:cnblogs  作者:凯鲁嘎吉  时间:2019/6/12 12:08:03  对本文有异议

MATLAB最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy)

作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/

更多内容,请看标签:MATLAB聚类

注:X与Y数据维度必须一致!

1. MMD介绍

2. MATLAB程序

数据

注:数据集仅供参考,并不能真正用于研究中。

  1. 源域:
  2. 2.1789 1.7811 5.079 4.9312
  3. 0.8621 2.1287 4.9825 2.3388
  4. 2.6347 1.9563 4.5392 4.8442
  5. 2.7179 2.9001 4.9027 4.8582
  6. 2.6686 1.6799 4.3792 4.6411
  7. 1.6736 2.3081 4.8384 3.2979
  8. 1.5666 2.6467 5.0504 4.459
  9. -0.5611 2.2365 4.3925 5.1316
  10. 5.6693 1.7355 4.5335 4.6407
  11. 3.2032 2.103 4.1948 5.2605
  12. 3.3525 2.8301 4.6383 5.6972
  13. -1.0407 3.5198 4.7106 4.9243
  14. 3.9229 2.1161 4.5666 1.772
  15. 2.5607 3.802 4.2681 4.6322
  16. 3.3072 2.5083 4.6095 2.2236
  17. 2.7121 2.4338 4.136 2.2348
  18. 5.3547 2.1088 4.402 4.9884
  19. 1.8302 1.4921 4.6216 3.5862
  20. 2.8891 2.1286 4.6419 3.8606
  21. -0.0896 2.6894 3.6843 6.6392
  22. 3.1404 1.9461 4.2604 5.9859
  23. 2.3406 3.1988 5.0872 4.7518
  24. 2.5067 2.9704 4.2749 4.3441
  25. 8.2153 1.7592 5.2409 3.8201
  26. 0.3027 2.7589 3.9826 4.8484
  27. 4.0223 1.7566 4.6219 4.92
  28. 6.1367 2.1098 4.7832 5.4567
  29. 4.9795 2.418 4.7726 3.1959
  30. -1.0746 2.4311 4.7683 4.5599
  31. 5.4939 2.6046 4.4663 5.1159
  32. 4.5709 1.9838 4.9596 4.9317
  33. 1.3746 2.6845 5.1921 3.2068
  34. 1.7178 0.7976 4.6948 3.7012
  35. 目标域:
  36. 1.9584 2.0242 4.7594 2.587
  37. -2.8342 3.4594 4.4371 5.2375
  38. 1.6251 2.7737 5.0145 6.3262
  39. 0.7016 2.5265 4.8881 3.2105
  40. 3.5579 2.5773 4.856 4.283
  41. 4.3282 2.7581 4.7095 6.715
  42. 3.1619 2.5427 4.1323 5.5883
  43. 4.9933 2.2985 3.8455 3.8381
  44. 3.2214 2.6478 4.3276 2.5246
  45. -0.2848 2.5853 4.6481 3.4857
  46. 2.876 1.5096 3.9921 2.4505
  47. 0.8559 2.5633 5.483 3.0589
  48. 4.2149 2.6618 4.2017 3.3713

MMD

  1. function mmd_XY=my_mmd(X, Y, sigma)
  2. %Authorkailugaji
  3. %Maximum Mean Discrepancy 最大均值差异 越小说明XY越相似
  4. %XY数据维度必须一致, X, Y为无标签数据,源域数据,目标域数据
  5. %mmd_XY=my_mmd(X, Y, 4)
  6. %sigma is kernel size, 高斯核的sigma
  7. [N_X, ~]=size(X);
  8. [N_Y, ~]=size(Y);
  9. K = rbf_dot(X,X,sigma); %N_X*N_X
  10. L = rbf_dot(Y,Y,sigma); %N_Y*N_Y
  11. KL = rbf_dot(X,Y,sigma); %N_X*N_Y
  12. c_K=1/(N_X^2);
  13. c_L=1/(N_Y^2);
  14. c_KL=2/(N_X*N_Y);
  15. mmd_XY=sum(sum(c_K.*K))+sum(sum(c_L.*L))-sum(sum(c_KL.*KL));
  16. mmd_XY=sqrt(mmd_XY);

Guassian Kernel

  1. function H=rbf_dot(X,Y,deg)
  2. %Authorkailugaji
  3. %高斯核函数/径向基函数 K(x, y)=exp(-d^2/sigma), d=(x-y)^2, 假设XY维度一样
  4. %Deg is kernel size,高斯核的sigma
  5. [N_X,~]=size(X);
  6. [N_Y,~]=size(Y);
  7. G = sum((X.*X),2);
  8. H = sum((Y.*Y),2);
  9. Q = repmat(G,1,N_Y(1));
  10. R = repmat(H',N_X(1),1);
  11. H = Q + R - 2*X*Y';
  12. H=exp(-H/2/deg^2); %N_X*N_Y

结果

  1. >> mmd_XY=my_mmd(x, y, 4)
  2.  
  3. mmd_XY =
  4.  
  5. 0.1230 

原文链接:http://www.cnblogs.com/kailugaji/p/11004246.html

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