皮亚诺曲线和希尔伯特曲线的区别

2024-09-05

分形之希尔伯特－皮亚诺(Hilbert-Peano)曲线

1890年,意大利数学家皮亚诺(Peano G)发明能填满一个正方形的曲线,叫做皮亚诺曲线.后来,由希尔伯特作出了这条曲线,又名希尔伯特曲线.Hilbert-Peano曲线是一种分形图形,它可以画得无限复杂.它的初始图元是正方形,在迭代生成的过程中,不断细化出小的正方形,图中的线段其实是用于连接各正方形的连线.它的特点是蜿蜒曲折.一气呵成,能经过平面上某一正方形区域内所有的点.希尔伯特曲线是一种奇妙的曲线,只要恰当选择函数,画出一条连续的参数曲线,当参数t在0,1区间取值时,曲线将遍历单位正方形

matlab练习程序（生成希尔伯特曲线）

能够使用这样一条线遍历图像中所有的像素,不过这里没有这样做,而只是生成了这样一条曲线. 程序中h,w是最终图像的高和宽,n为希尔伯特曲线阶数. 这里如果n等于log2(h)或log2(w),则图像就全为白了,也算是正好遍历所有像素了. 当然,n很大的话,图像也是全为白的,不过,那样不算正好遍历吧. 代码中生成曲线的核心函数可以在这里找到. 生成图像如下: matlab代码如下: main.m clear all;close all;clc; h=; w=; n=; imgn=zeros(h,w)

hihocoder1322希尔伯特曲线(163周)

hihocoder1322 : 希尔伯特曲线(163周) 题目链接思路: 看图,对每个Hn迭代到H(n-1) 直到迭代到1就ok,判断在哪个区间就好了.一定一定要注意数据的范围!! ac代码: // hihocoder1324.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include<iostream> #include<cstdio> #include<string> #include<alg

希尔伯特曲线——第八届蓝桥杯C语言B组（国赛）第三题

原创标题:希尔伯特曲线希尔伯特曲线是以下一系列分形曲线 Hn 的极限.我们可以把 Hn 看作一条覆盖 2^n × 2^n 方格矩阵的曲线,曲线上一共有 2^n × 2^n 个顶点(包括左下角起点和右下角终点),恰好覆盖每个方格一次. [p1.png] Hn(n > 1)可以通过如下方法构造:1. 将 Hn-1 顺时针旋转90度放在左下角2. 将 Hn-1 逆时针旋转90度放在右下角3. 将2个 Hn-1 分别放在左上角和右上角4. 用3条单位线段把4部分连接起来对于 Hn 上每一个顶点 p

【ROC曲线】关于ROC曲线、PR曲线对于不平衡样本的不敏感性分析说引发的思考

ROC曲线在网上有很多地方都有说ROC曲线对于正负样本比例不敏感,即正负样本比例的变化不会改变ROC曲线.但是对于PR曲线就不一样了.PR曲线会随着正负样本比例的变化而变化.但是没有一个有十分具体和严谨地对此做出过分析和论证(至少我没有找到). 此处记为结论1: 结论1:PR曲线会随着正负样本比例的变化而变化:但是ROC曲线不会. 此处我就这一问题进行了详细的分析论证,并在这个过程中引发了很多思考. 首先,如何分析这个问题呢? 看下ROC曲线是由TPR和FPR组成的下面我们这样来分析这个问题

C# 曲线控件曲线绘制实时曲线多曲线控件开发

Prepare 本文将使用一个NuGet公开的组件来实现曲线的显示,包含了多种显示的模式和配置来满足各种不同的应用场景,方便大家进行快速的开发系统. 在Visual Studio 中的NuGet管理器中可以下载安装,也可以直接在NuGet控制台输入下面的指令安装: Install-Package HslCommunication NuGet安装教程 http://www.cnblogs.com/dathlin/p/7705014.html 技术支持QQ群:群1:592132877(满) 群2

ROC曲线、PR曲线

在论文的结果分析中,ROC和PR曲线是经常用到的两个有力的展示图. 1.ROC曲线 ROC曲线(receiver operating characteristic)是一种对于灵敏度进行描述的功能图像.ROC曲线可以通过描述真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)来实现.由于是通过比较两个操作特征(TPR和FPR)作为标准,ROC曲线也叫做相关操作特征曲线. ROC分析给选择最好的模型和在上下文或者类分布中抛弃一些较差的模型提供了工具.ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,他们是用

精确率与召回率，RoC曲线与PR曲线

在机器学习的算法评估中,尤其是分类算法评估中,我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall),RoC曲线与PR曲线这些概念,那这些概念到底有什么用处呢? 首先,我们需要搞清楚几个拗口的概念: 1. TP, FP, TN, FN True Positives,TP:预测为正样本,实际也为正样本的特征数 False Positives,FP:预测为正样本,实际为负样本的特征数 True Negatives,TN:预测为负样本,实际也为负样本的特征数 False Negatives,

ROC曲线和PR曲线

转自:http://www.zhizhihu.com/html/y2012/4076.html分类.检索中的评价指标很多,Precision.Recall.Accuracy.F1.ROC.PR Curve...... 一.历史 wiki上说,ROC曲线最先在二战中分析雷达信号,用来检测敌军.诱因是珍珠港事件:由于比较有用,慢慢用到了心理学.医学中的一些检测等应用,慢慢用到了机器学习.数据挖掘等领域中来了,用来评判分类.检测结果的好坏. 百科:ROC曲线指受试者工作特征曲线(receiver op

Mean Average Precision（mAP）,Precision，Recall，Accuracy，F1_score，PR曲线、ROC曲线，AUC值，决定系数R^2 的含义与计算

背景之前在研究Object Detection的时候,只是知道Precision这个指标,但是mAP(mean Average Precision)具体是如何计算的,暂时还不知道.最近做OD的任务迫在眉睫,所以仔细的研究了一下mAP的计算.其实说实话,mAP的计算,本身有很多现成的代码可供调用了,公式也写的很清楚,但是我认为仔细的研究清楚其中的原理更重要. AP这个概念,其实主要是在信息检索领域(information retrieval)中的概念,所以这里会比较快速的过一下这个在信息

ROC曲线 VS PR曲线

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://www.plob.org/article/12476.html(原文链接) 初识ROC曲线 1. ROC的前世今生: ROC的全称是“受试

Reeds-Shepp曲线和Dubins曲线

转载:https://www.cnblogs.com/huyanan/articles/6243694.html 什么是Reeds-Shepp曲线? 想象你下班开车回家,到了小区后想把车停到你个人的停车位里面.作为一个喜欢追求挑战的老司机,你想找一条最短的路径把车停进去.那么这样的路径是什么呢?答案就是Reeds-Shepp曲线.Reeds-Shepp曲线由Reeds和Shepp二人在1990年的文章<Optimal paths for a car that goes both fo

ROC曲线 vs Precision-Recall曲线

深入理解对比两个曲线各自的特性和相互的差异需要花不少时间研读一些国外的技术博客与相关paper,暂时先列出下面这么多,这部分后续可以继续补充. ROC曲线和AUC的定义可以参看“ROC曲线于AUC”,Precision-Recall曲线顾名思义即Precision为纵轴,Recall为横轴的曲线,作图方法与AUC曲线一致,只是横纵轴坐标意义不同. ROC曲线的优势 ROC曲线有个很好的特性:当测试集中的正负样本的分布变化的时候,ROC曲线能够保持稳定.在实际的数据集中经常会出现类不平衡现象,而且

机器学习--PR曲线， ROC曲线

在机器学习领域,如果把Accuracy作为衡量模型性能好坏的唯一指标,可能会使我们对模型性能产生误解,尤其是当我们模型输出值是一个概率值时,更不适宜只采取Accuracy作为衡量模型性泛化能的指标．这篇博文会为大家介绍两种比较二分决策模型性能的方法PR曲线, ROC曲线预测概率对于分类问题我们可以直接预测输入数据的类别,或者我们也可以为测试样本产生一个实值或概率预测,并将这个预测值与一个分类阈值作比较,比如说默认阈值为0.5,那么对于输出概率在[0.0.49]的样本会被预测为负,对于输出概率

THREE.js代码备份——canvas - lines - colors(希尔伯特曲线3D、用HSL设置线颜色)

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <title>three.js canvas - lines - colors</title> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, user-scalable=no, m

希尔伯特曲线python3实现

需要OpenGL库:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pyopengl #coding:utf-8 from OpenGL.GL import * from OpenGL.GLUT import * class fractal(object): def __init__(self): self.points=[] def get(self): return self.points def gls(self): list1=glGenLists

PR曲线，ROC曲线，AUC指标等，Accuracy vs Precision

作为机器学习重要的评价指标,标题中的三个内容,在下面读书笔记里面都有讲: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6188562.html 但是讲的不细,不太懂.今天又理解了一下.看了这篇文章: https://www.douban.com/note/247271147/?type=like 讲的很好. 都是基于这张图,先贴一下: PR Precision-Recall曲线,这个东西应该是来源于信息检索中对相关性的评价吧,precision就是你检索出来的结果中,

ROC曲线和PR曲线绘制【转】

TPR=TP/P :真正率:判断对的正样本占所有正样本的比例. Precision=TP/(TP+FP) :判断对的正样本占判断出来的所有正样本的比例 FPR=FP/N :负正率:判断错的负样本占所有负样本的比例. Recall = TP/(TP+FN) = TP/P,就是TPR. ROC曲线:横轴是FPR,纵轴是TPR. 绘制出的曲线应该在y=x直线之上,曲线积分的结果就是AUC的值.AUC越大则系统分类性能越好. PR曲线:横轴是recall,纵轴是Precision. precision

C# Chart 曲线（多曲线展示）

//绑定显示曲线数据(Chart控件名:) //X轴标题 this.CurveChart.ChartAreas["ChartArea1"].AxisX.Title = " "; //Y轴标题 this.CurveChart.ChartAreas["ChartArea1"].AxisY.Title = "数值"; //X轴坐标间隔 ; Series series = new Series("数据"); ///

ROC曲线、KS曲线

一.ROC曲线 ROC曲线由混淆矩阵为基础数据生成. 纵坐标:真阳性比率TPR,预测为正占真正为正的比例. 横坐标:假阳性比率FPR,预测为正占真正为负的比例. 除了roc曲线的纵横坐标外,还有一个准确率也比较常用,是TP/(TP+FP) 如何根据数据画出ROC曲线? 设定不同的cutoff值,针对每个cutoff值计算混淆矩阵,求出对应的横纵坐标,做图. 二.KS曲线累计坏样本比例-累计好样本比例

皮亚诺曲线和希尔伯特曲线的区别

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