识别直方图中的分布
Identify distributions in histogram
作为图像分割功能实现的一部分,我试图找到一种方法来确定数据是否存在多个高斯分布。
有什么方法可以实现吗?
这里的问题不是"code"问题。要拟合高斯分布,您可以使用 scipy.curve_fit,但此任务的难点在于确定要拟合的域。
首先,我将为直方图使用更大的分箱,以避免直方图右侧区域出现所有峰值。然后你可以使用一些算法找到峰值并尝试将它们拟合在峰值前后的某个范围内。如果卡方或其他一些 "loss function" 足够低,您可以接受拟合,或者您可以放弃它并搜索下一个。
作为图像分割功能实现的一部分,我试图找到一种方法来确定数据是否存在多个高斯分布。 有什么方法可以实现吗?
这里的问题不是"code"问题。要拟合高斯分布,您可以使用 scipy.curve_fit,但此任务的难点在于确定要拟合的域。 首先,我将为直方图使用更大的分箱,以避免直方图右侧区域出现所有峰值。然后你可以使用一些算法找到峰值并尝试将它们拟合在峰值前后的某个范围内。如果卡方或其他一些 "loss function" 足够低,您可以接受拟合,或者您可以放弃它并搜索下一个。