协方差、协方差矩阵与散度矩阵的理解

齐木001

于 2019-08-22 20:22:06 发布

阅读量3.5k

点赞数 1

分类专栏：机器学习文章标签：机器学习协方差协方差矩阵散度矩阵

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/QWERTYUIOPPLM123/article/details/100022582

版权

对于二维数据集（X，Y）来说协方差的计算公式为：

$cov(X,Y)=E((X-E(X))(Y-E(Y)))$

该计算公式表明，协方差是一个数值，当X与Y如果是正相关，那么协方差c必定是大于零的，同时如果X与Y如果都比较分散，则c的值也会非常大；当X与Y如果是负相关，那么协方差c必定是小于零的，同时如果X与Y如果都比较分散，则c的绝对值也会非常大；当c的值为0，则X与Y是相互独立的。通过协方差我们可以看出两个变量间的关系与元素的大概分布情况。

但是协方差只能对二维数据进行计算，很多情况下我们的数据往往是多维的，因此需要用到协方差矩阵。

如果有一个三维的数据集（X，Y，Z），那么它的协方差矩阵为：

最低0.47元/天解锁文章

评论

被折叠的条评论为什么被折叠?

到【灌水乐园】发言

查看更多评论

添加红包

成就一亿技术人!

hope_wisdom

发出的红包

实付元

使用余额支付

点击重新获取

扫码支付

钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。