Bhattacharyya系数-计算中的疑问

问题描述

我编写了这段代码来计算两个概率分布之间的bhattacharyya系数。背后的想法是对原始数据计算内核转换，计算3个估计量（每个类一个），然后预测测试集中每个值属于其中一个类的概率。问题是，当我计算系数以衡量估计量对特征的分离程度时，得出的结果大于1，这是不可能且没有意义的。我粘贴一部分代码，其中一部分带有系数计算。当我有3个分布而不是2个分布时，有人可以解释一下是否需要做一些调整吗？还是一样？谢谢

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setosa = np.array(setosa)
versicolor = np.array(versicolor)
virginica = np.array(virginica)

BC=np.sum(np.sqrt(setosa*virginica))

print (BC)

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解决方法

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