Quelle est la différence entre les dés, le Jaccard et les coefficients de chevauchement? [fermé]

Je tombe sur trois mesures statistiques différentes pour comparer deux ensembles, en particulier à la segmentation sur les images (par exemple, en comparant la similitude entre la vérité fondamentale et le résultat segmenté).

Quelles sont les différences entre ces mesures (elles sont assez similaires mathématiquement):

Je vois des articles utilisant Dice plus souvent, mais d'autres suggèrent également d'utiliser Jaccard et des coefficients de chevauchement. Quelles sont leurs différences?

machine-learning similarities dice segmentation jaccard-similarity RockTheStar
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Si vous ne connaissez pas déjà ces mesures, vous devez cliquer sur chaque page Wikipédia, puis tenir ensemble dans votre tête les points clés de chacune. Ce n'est pas une question autonome qui sera prévisible utile à n'importe qui d'autre. Les références sont correctes, mais une question ne doit pas dépendre des personnes qui les lisent.

Nick Cox du

Et recherchez également ce site pour eux; il y a déjà beaucoup de discussions.

ttnphns du

Réponses:

De la page wikipedia: où est le coefficient de dés et est l'indice de Jacard. À mon avis, le coefficient de dés est plus intuitif car il peut être considéré comme le pourcentage de chevauchement entre les deux ensembles, c'est-à-dire un nombre compris entre 0 et 1.

J = \frac{ré}{2 - ré} et ré = \frac{2 J}{J + 1}

$J=\frac{D}{2-D} \;\; \text{and}\;\; D=\frac{2J}{J+1}$

D

$D$

J

$J$

Quant au chevauchement, il représente le pourcentage de chevauchement car il ne concerne que le plus petit volume: La relation entre celui-ci et l'autre deux mesures ne sont pas directes, mais l'une peut être obtenue l'une de l'autre et vice versa avec des informations sur l'aire / le volume de et

o v e r l une p = \frac{| X \cap Oui |}{m je n (| X |, | Oui |)}

$overlap = \frac{|X\cap Y|}{min(|X|, |Y|)}$

X

$X$

Y

$Y$

Miguel
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