所以，我必须使用来自图像域和视频域的标签来构建6级的这种分类“树”，以便我可以更好地进行分类。问题是我不明白为什么这不是我的知识领域。
我们将标签集合及其相关性表示为N = {ni}和 E = {ei，j | ni，nj∈N}，其中
e（i，j）= e（i，j.e（i，j）/ e（i，j）+ e（i，j）
是概念i之间相关性的调和均值 和j，归一化使得（sigma）（e（i，j））=（sigma）（e（i，j）YT）= 1
我的问题是如何计算两个标签之间的相关性，到目前为止我看到的所有相关示例都是针对数据集的？另外，我如何规范化以使总和等于1？
感谢任何帮助。谢谢！
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您可能会发现MATLAB Tree Construction的答案很有用。要找到此相关性，您可以创建一个长度为N的数组（此文件中的图像/视频数），其中如果该图像没有标记，则第k个值为0，如果该图像没有，则为1。像这样的两个数组之间的相关性可以通过
找到corr(tag1, tag2);
要标准化 - 您将拥有M-by-M（其中M是标签数量）矩阵e。标准化为：
normalised_e = e ./ sum(e(:));
其中sum(e(:))为您提供e中所有内容的总和。您可以检查矩阵是否已标准化，因为：
sum(e(:)) == 1