协方差与协方差矩阵

最新推荐文章于 2025-09-02 16:11:41 发布
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将协方差矩阵转换为相关矩阵：将协方差矩阵转换为相关矩阵，在其主对角线上设置为 1-s-matlab开发
06-01
该函数是原生 matlab cov2... 这个问题可以简单地通过将所有对角线元素设置为 1（怪异的方式）或在计算相关矩阵时使用方差而不是 std 来解决（covariance(x,y)/sqrt(var(x)*var(y)) 代替协方差(x,y)/(std(x)*std(y)))。
概率统计----均值，方差，协方差，相关系数，协方差矩阵
weixin_30319153的博客
09-11 576
机器视觉中，常用到协方差相关的知识，特别是基于统计框架下的机器学习算法，几乎无处不在的用到它，因此了解协方差是再基础不过的了。这里推荐一个很不错的基础教程：协方差的意义和计算公式 均值和方差 引入协方差之前，先简单回顾下概率统计中的两个重要基础概念：均值和方差。均值，顾名思义就是一堆样本的平均值，方差就是样本和均值的平均偏差。对于给定的n个样本,那么样本集的均值和方差可以分...
协方差与协方差矩阵的定义及计算
freeline的博客
11-11 3082
协方差与协方差矩阵的定义及计算公式
白纸推导协方差与协方差矩阵
三年研究生能改变多少
01-17 1383
在PCA里，协方差矩阵是一个重要的概念。这里关于协方差矩阵我做一点笔记，其中我并没有做m个n维向量类似的推导。采用4维以及10维来说明，这样好看一点，其实是一样的。 1.基础篇推导 谨记：下面的a，b，c，d都是属性值。我们说协方差都是研究的属性之间的相关性独立性等，而不是样本之间的。 也即：研究列之间的关系。不研究行与行的关系。(这里一行就是一个样本,一行自然有好几列，那么每个列都是一个属性值。...
数学基础（7）-- 协方差与协方差矩阵
Techblog of HaoWANG
11-10 1342
协方差 通常，在提到协方差的时候，需要对其进一步区分。（1）随机变量的协方差。跟数学期望、方差一样，是分布的一个总体参数。（2）样本的协方差。是样本集的一个统计量，可作为联合分布总体参数的一个估计。在实际中计算的通常是样本的协方差。 随机变量的协方差 在概率论和统计中，协方差是对两个随机变量联合分布线性相关程度的一种度量。两个随机变量越线性相关，协方差越大，完全线性无关，协方差为...
协方差矩阵及其计算方法
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彬彬侠的博客
11-14 1万+
协方差矩阵（Covariance Matrix）是一个描述多维数据特征之间相互关系的矩阵，广泛应用于统计学和机器学习中。它用于表示各个特征之间的协方差，是分析多维数据分布和特征依赖性的重要工具。
协方差矩阵
echo_123qq的博客
09-02 1885
协方差矩阵就是一个将所有变量的方差和两两之间的协方差整合在一个矩阵中的数学工具。假设我们有三组数据：变量XXX（例如身高）、变量YYY（例如体重）、变量ZZZ（例如年龄）。它们的协方差矩阵Σ\SigmaΣΣCovXXCovXYCovXZCovYXCovYYCovYZCovZXCovZYCovZZΣ​CovXXCovYXCovZX​CovXYCovYYCovZY​CovXZCovY。
协方差和协方差矩阵是什么
软件工程小施同学 的专栏
05-31 677
协方差矩阵是一个非常重要的工具，用于描述多元随机变量的相互关系和分布情况。在机器学习和统计学中，协方差矩阵被广泛应用于许多算法和模型中，用于捕捉变量之间的关系和分布特性。
【数学基础】 协方差与协方差矩阵
不用先生的博客
09-14 4227
常见的统计量    在概率与统计中，最常见的统计量有样本均值、方差、标准差、极差以及中位数等等。这些都是最基础、最常见的统计量。       均值： X¯=1n∑i=1nXiX¯=1n∑i=1nXi\bar{X}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_{i}    方差： S=D(X)=1n∑i=1n(Xi−X¯)2S=D(X)=1n∑i=1n(Xi−X¯)2S=D(...
详解协方差与协方差矩阵
Hcaroline
10-08 838
协方差的定义   对于一般的分布，直接代入E(X)之类的就可以计算出来了，但真给你一个具体数值的分布，要计算协方差矩阵，根据这个公式来计算，还真不容易反应过来。网上值得参考的资料也不多，这里用一个例子说明协方差矩阵是怎么计算出来的吧。 记住，X、Y是一个列向量，它表示了每种情况下每个样本可能出现的数。比如给定 则X表示x轴可能出现的数，Y表示y轴可能出现的。注意这里是关键，给定了4个...
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协方差分析_、matlab演示协方差原理_协方差矩阵的二维认识_
10-03
4. 可视化协方差：可以使用`imagesc`或`heatmap`函数绘制协方差矩阵的图像，帮助直观理解变量间的相关性。 例如，如果我们有数据矩阵`Data`，可以这样操作： ```matlab % 加载数据 load('协方差分析.mat'); % ...
协方差与协方差矩阵详解
"协方差矩阵.pdf" 协方差矩阵是概率统计和多变量数据分析中的核心概念，它用于衡量一组或多组随机变量之间的线性关联程度。协方差矩阵是一个方阵，其元素是由随机变量对的协方差构成的。在统计学中，它被用来描述一...
【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）
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【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于变换域函数的多幅图像数字水印技术，主要采用离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）相结合的方法，在Matlab环境中实现水印的嵌入与提取。该技术通过在变换域中处理宿主图像和水印图像，增强了水印的鲁棒性和不可见性，适用于版权保护、数据认证等场景。文中详细阐述了算法流程、关键技术环节及其实现代码，展示了该方法在抵抗常见图像攻击方面的有效性。; 适合人群：具备数字图像处理基础，熟悉Matlab编程，从事信息安全、多媒体技术或相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①实现多幅图像作为水印的信息隐藏；②提升水印在复杂攻击下的鲁棒性与透明性；③为学术研究和工程应用提供可复现的Matlab代码参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试算法流程，深入理解DWT、DCT与SVD在水印技术中的协同作用，并可通过添加不同攻击测试来验证算法性能。
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SCI级别多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比
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【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要：本文主要介绍了多策略改进鲸鱼优化算法（HHWOA）与传统鲸鱼优化算法（WOA）在CEC2017测试集的30个基准函数（F1-F30）上的寻优性能对比研究。通过引入多种优化策略对原始WOA进行改进，提升了算法的收敛速度、全局搜索能力和避免陷入局部最优的能力。实验结果表明，HHWOA在多数测试函数上表现优于标准WOA，验证了所提改进策略的有效性。该研究为智能优化算法的性能提升提供了可行的技术路径，并适用于复杂工程优化问题的求解。; 适合人群：具备一定算法基础的研究生、科研人员及从事智能优化、人工智能、自动化等领域工作的工程技术人员，熟悉MATLAB编程者更佳。; 使用场景及目标：①用于解决复杂的数值优化问题，如工程参数优化、机器学习超参数调优等；②作为智能优化算法教学与研究的案例，帮助理解鲸鱼优化算法的原理及其改进方法；③为相关领域提供高性能优化工具的开发参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码实现进行实验复现，深入理解算法细节与改进策略的作用机制，同时可通过更换测试函数或应用场景进一步拓展研究深度。
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负荷预测基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）
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【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用，采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解，降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量；随后通过CNN提取各模态的局部特征；最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系，实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度，尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据，具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习背景，从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员，尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标：①应用于日前、日内及实时负荷预测场景，支持智慧电网调度与能源优化管理；②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考；③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码，深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程，通过实验调试参数（如VMD的分解层数K、惩罚因子α等）优化模型性能，并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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