. "831261"^^ . . . . "Distance de Bhattacharyya"@fr . . . . . . . "En statistiques, la distance de Bhattacharyya est une mesure de la similarit\u00E9 de deux distributions de probabilit\u00E9s discr\u00E8tes. Elle est reli\u00E9e au coefficient de Bhattacharyya, qui est une mesure statistique du recouvrement de deux ensembles d'\u00E9chantillons. Cette mesure est la plus utilis\u00E9e pour la mise en correspondance entre deux observations bas\u00E9es sur l'histogramme de couleur. Cette mesure est r\u00E9guli\u00E8rement utilis\u00E9e dans des probl\u00E8mes de classification, en particulier dans le domaine de la vision par ordinateur. Le nom de la distance et du coefficient proviennent du statisticien indien (en), qui travaillait dans les ann\u00E9es 1930 \u00E0 l'Institut indien de statistiques. Le coefficient peut \u00EAtre utilis\u00E9 pour d\u00E9terminer la proximit\u00E9 relative des deux ensembles consid\u00E9r\u00E9s. Il est utilis\u00E9 pour mesurer la s\u00E9parabilit\u00E9 de classes en classification automatique."@fr . . . "1124772472"^^ . . . . . "In statistics, the Bhattacharyya distance measures the similarity of two probability distributions. It is closely related to the Bhattacharyya coefficient which is a measure of the amount of overlap between two statistical samples or populations. It is not a metric, despite named a \"distance\", since it does not obey the triangle inequality."@en . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . "\u0412\u0456\u0434\u0441\u0442\u0430\u043D\u044C \u0411\u0433\u0430\u0442\u0442\u0430\u0447\u0430\u0440'\u044F"@uk . . . . . . . . . . . "En statistiques, la distance de Bhattacharyya est une mesure de la similarit\u00E9 de deux distributions de probabilit\u00E9s discr\u00E8tes. Elle est reli\u00E9e au coefficient de Bhattacharyya, qui est une mesure statistique du recouvrement de deux ensembles d'\u00E9chantillons. Cette mesure est la plus utilis\u00E9e pour la mise en correspondance entre deux observations bas\u00E9es sur l'histogramme de couleur. Cette mesure est r\u00E9guli\u00E8rement utilis\u00E9e dans des probl\u00E8mes de classification, en particulier dans le domaine de la vision par ordinateur."@fr . . . . . . . . . "p/b110490"@en . "Odleg\u0142o\u015B\u0107 Bhattacharyya"@pl . . . . . . . . . "11009"^^ . . "Odleg\u0142o\u015B\u0107 Bhattacharyya jest miar\u0105 stosowan\u0105 w statystyce do oszacowania r\u00F3\u017Cnicy mi\u0119dzy dwoma rozk\u0142adami prawdopodobie\u0144stwa. Jest specjalnym przypadkiem bardziej og\u00F3lnej odleg\u0142o\u015Bci Chernoffa."@pl . . . "In statistics, the Bhattacharyya distance measures the similarity of two probability distributions. It is closely related to the Bhattacharyya coefficient which is a measure of the amount of overlap between two statistical samples or populations. It is not a metric, despite named a \"distance\", since it does not obey the triangle inequality."@en . . . . . "\u0423 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0446\u0456 \u0432\u0456\u0434\u0441\u0442\u0430\u043D\u044C \u0411\u0433\u0430\u0442\u0442\u0430\u0447\u0430\u0440'\u044F \u0432\u0438\u043C\u0456\u0440\u044E\u0454 \u043F\u043E\u0434\u0456\u0431\u043D\u0456\u0441\u0442\u044C \u0434\u0432\u043E\u0445 \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u0456\u0432 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439. \u041F\u043E\u043D\u044F\u0442\u0442\u044F \u0442\u0456\u0441\u043D\u043E \u043F\u043E\u0432\u2019\u044F\u0437\u0430\u043D\u043E \u0437 \u043A\u043E\u0435\u0444\u0456\u0446\u0456\u0454\u043D\u0442\u043E\u043C \u0411\u0433\u0430\u0442\u0442\u0430\u0447\u0430\u0440'\u044F, \u044F\u043A\u0438\u0439 \u0454 \u043C\u0456\u0440\u043E\u044E \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0438 \u043F\u0435\u0440\u0435\u043A\u0440\u0438\u0442\u0442\u044F \u0434\u0432\u043E\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043D\u0438\u0445 \u0432\u0438\u0431\u0456\u0440\u043E\u043A. \u041E\u0431\u0438\u0434\u0432\u0430 \u043F\u043E\u043A\u0430\u0437\u043D\u0438\u043A\u0438 \u043D\u0430\u0437\u0432\u0430\u043D\u0456 \u043D\u0430 \u0447\u0435\u0441\u0442\u044C , \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0430, \u044F\u043A\u0438\u0439 \u043F\u0440\u0430\u0446\u044E\u0432\u0430\u0432 \u0443 1930-\u0445 \u0440\u043E\u043A\u0430\u0445 \u0432 ."@uk . "\u0423 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0446\u0456 \u0432\u0456\u0434\u0441\u0442\u0430\u043D\u044C \u0411\u0433\u0430\u0442\u0442\u0430\u0447\u0430\u0440'\u044F \u0432\u0438\u043C\u0456\u0440\u044E\u0454 \u043F\u043E\u0434\u0456\u0431\u043D\u0456\u0441\u0442\u044C \u0434\u0432\u043E\u0445 \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u0456\u0432 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439. \u041F\u043E\u043D\u044F\u0442\u0442\u044F \u0442\u0456\u0441\u043D\u043E \u043F\u043E\u0432\u2019\u044F\u0437\u0430\u043D\u043E \u0437 \u043A\u043E\u0435\u0444\u0456\u0446\u0456\u0454\u043D\u0442\u043E\u043C \u0411\u0433\u0430\u0442\u0442\u0430\u0447\u0430\u0440'\u044F, \u044F\u043A\u0438\u0439 \u0454 \u043C\u0456\u0440\u043E\u044E \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0438 \u043F\u0435\u0440\u0435\u043A\u0440\u0438\u0442\u0442\u044F \u0434\u0432\u043E\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043D\u0438\u0445 \u0432\u0438\u0431\u0456\u0440\u043E\u043A. \u041E\u0431\u0438\u0434\u0432\u0430 \u043F\u043E\u043A\u0430\u0437\u043D\u0438\u043A\u0438 \u043D\u0430\u0437\u0432\u0430\u043D\u0456 \u043D\u0430 \u0447\u0435\u0441\u0442\u044C , \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0430, \u044F\u043A\u0438\u0439 \u043F\u0440\u0430\u0446\u044E\u0432\u0430\u0432 \u0443 1930-\u0445 \u0440\u043E\u043A\u0430\u0445 \u0432 . \u041A\u043E\u0435\u0444\u0456\u0446\u0456\u0454\u043D\u0442 \u043C\u043E\u0436\u043D\u0430 \u0432\u0438\u043A\u043E\u0440\u0438\u0441\u0442\u043E\u0432\u0443\u0432\u0430\u0442\u0438 \u0434\u043B\u044F \u0432\u0438\u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u043D\u044F \u0432\u0456\u0434\u043D\u043E\u0441\u043D\u043E\u0457 \u0431\u043B\u0438\u0437\u044C\u043A\u043E\u0441\u0442\u0456 \u0434\u0432\u043E\u0445 \u0432\u0438\u0431\u0456\u0440\u043E\u043A, \u0449\u043E \u0440\u043E\u0437\u0433\u043B\u044F\u0434\u0430\u044E\u0442\u044C\u0441\u044F. \u0422\u0430\u043A\u043E\u0436 \u0432\u0438\u043A\u043E\u0440\u0438\u0441\u0442\u043E\u0432\u0443\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F \u0434\u043B\u044F \u0432\u0438\u043C\u0456\u0440\u044E\u0432\u0430\u043D\u043D\u044F \u0440\u043E\u0437\u0434\u0456\u043B\u044C\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 \u043A\u043B\u0430\u0441\u0456\u0432 \u0443 \u043A\u043B\u0430\u0441\u0438\u0444\u0456\u043A\u0430\u0446\u0456\u0457, \u0456 \u0432\u0432\u0430\u0436\u0430\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F \u0431\u0456\u043B\u044C\u0448 \u043D\u0430\u0434\u0456\u0439\u043D\u0438\u043C, \u043D\u0456\u0436 \u0432\u0456\u0434\u0441\u0442\u0430\u043D\u044C \u041C\u0430\u0445\u0430\u043B\u0430\u043D\u043E\u0431\u0456\u0441\u0430, \u043E\u0441\u043A\u0456\u043B\u044C\u043A\u0438 \u0432\u0456\u0434\u0441\u0442\u0430\u043D\u044C \u041C\u0430\u0445\u0430\u043B\u0430\u043D\u043E\u0431\u0456\u0441\u0430 \u0454 \u043E\u043A\u0440\u0435\u043C\u0438\u043C \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u043C \u0432\u0456\u0434\u0441\u0442\u0430\u043D\u0456 \u0411\u0445\u0430\u0442\u0442\u0430\u0447\u0430\u0440'\u044F, \u043A\u043E\u043B\u0438 \u043D\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u0456 \u0432\u0456\u0434\u0445\u0438\u043B\u0435\u043D\u043D\u044F \u0434\u0432\u043E\u0445 \u043A\u043B\u0430\u0441\u0456\u0432 \u043E\u0434\u043D\u0430\u043A\u043E\u0432\u0456. \u041E\u0442\u0436\u0435, \u043A\u043E\u043B\u0438 \u0434\u0432\u0430 \u043A\u043B\u0430\u0441\u0438 \u043C\u0430\u044E\u0442\u044C \u0441\u0445\u043E\u0436\u0456 \u043C\u0430\u0442\u0435\u043C\u0430\u0442\u0438\u0447\u043D\u0456 \u043E\u0447\u0456\u043A\u0443\u0432\u0430\u043D\u043D\u044F, \u0430\u043B\u0435 \u0440\u0456\u0437\u043D\u0456 \u043D\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u0456 \u0432\u0456\u0434\u0445\u0438\u043B\u0435\u043D\u043D\u044F, \u0432\u0456\u0434\u0441\u0442\u0430\u043D\u044C \u041C\u0430\u0445\u0430\u043B\u0430\u043D\u043E\u0431\u0456\u0441\u0430 \u043F\u0440\u044F\u043C\u0443\u0454 \u043D\u0443\u043B\u044F, \u0442\u043E\u0434\u0456 \u044F\u043A \u0432\u0456\u0434\u0441\u0442\u0430\u043D\u044C \u0411\u0433\u0430\u0442\u0442\u0430\u0447\u0430\u0440\u0456\u044F \u0437\u0440\u043E\u0441\u0442\u0430\u0454 \u0437\u0430\u043B\u0435\u0436\u043D\u043E \u0432\u0456\u0434 \u0440\u0456\u0437\u043D\u0438\u0446\u0456 \u043C\u0456\u0436 \u043D\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u0438\u043C\u0438 \u0432\u0456\u0434\u0445\u0438\u043B\u0435\u043D\u043D\u044F\u043C\u0438."@uk . "Bhattacharyya distance"@en . . "Bhattacharyya distance"@en . . . . "Odleg\u0142o\u015B\u0107 Bhattacharyya jest miar\u0105 stosowan\u0105 w statystyce do oszacowania r\u00F3\u017Cnicy mi\u0119dzy dwoma rozk\u0142adami prawdopodobie\u0144stwa. Jest specjalnym przypadkiem bardziej og\u00F3lnej odleg\u0142o\u015Bci Chernoffa."@pl .