[转]浅谈协方差矩阵

最新推荐文章于 2024-10-24 16:36:18 发布
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aju78454
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协方差矩阵Covariance matrix
08-08 1万+
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
pca 矩阵 迹_再谈协方差矩阵之主成分分析PCA
weixin_28936865的博客
01-17 1167
上次那篇文章在理论层次介绍了下协方差矩阵，没准很多人觉得这东西用处不大，其实协方差矩阵在好多学科里都有很重要的作用，比如多维的正态分布，再比如今天我们今天的主角——主成分分析(Principal Component Analysis，简称PCA)。结合PCA相信能对协方差矩阵有个更深入的认识。PCA的缘起PCA大概是198x年提出来的吧，简单的说，它是一种通用的降维工具。在我们处理高维数据的时候，...
【雷达与对抗】【2014.04】收发共址MIMO雷达：发射波束形成、波形设计与目标参数估计
weixin_42825609的博客
01-10 1384
本文为沙特阿卜杜拉国王科技大学（作者：Seifallah Jardak）的硕士论文，共75页。 由于多输入多输出（MIMO）雷达性能的提高，引起了研究者和工程师的广泛关注。由于MIMO雷达发射正交或部分相关的波形，这种新兴技术通过提供更好的参数可识别性、获得更高的空间分辨率、能够设计复杂的波束滤波器，因此优于相控阵雷达。为了避免干扰并提高信噪比，在给定感兴趣区域中最大化发射功率，并在其它区域最小...
白噪声数据，通过一个协方差矩阵分解的缩放和旋转变换后，变幻后的数据的协方差矩阵为T*T'
zpnkwxp2011的博客
01-13 2054
白噪声数据X’，通过一个协方差矩阵特征值分解的缩放和旋转变换后，变幻后的数据X的协方差矩阵为T*T'。
线性代数回顾——协方差与逆矩阵
qq_40986693的博客
09-26 1万+
求协方差矩阵 Z = [[1, 2], [3, 6], [4, 2], [5, 2]] 首先用两个变量空间X、Y表示这两个特征 X=[1, 3, 4, 5] Y=[2, 6, 2, 2] X的均值是3.25 Y的均值是3 所以求协方差矩阵如下 Cov(X, X) = ((1-3.25)²+(3-3.25)²+(4-3.25)²+(5-3.25)²)/(4-1)=2.9147 Cov(X, Y) = ((1-3.25)(2-3)+(3-3.25)(6-3)+(4-3.25)(2-3)+(5-3.2
协方差矩阵_特征值和特征向量
idhfihfoihfof的专栏
08-28 2万+
协方差理解： 对于一个样本集合S，如果每个样本是一个n维空间中的一个列向量，则使用协方差矩阵描述样本之间的变化程度， 协方差矩阵的定义式： 其中，Xi和Xj分别表示第i个维度上的样本和第j个维度上的样本。 协方差矩阵C是一个n*n维的方阵，协方差矩阵的元素值代表了样本集在对应方向上的方差，例如：C的对角线上的元素C(i,i)代表了样本集在第i个维度上的方差，也即代表样本集在第i个维度上
lda 协方差矩阵_协方差矩阵概念及计算
weixin_39577908的博客
12-19 515
理解协方差矩阵的关键就在于牢记它计算的是不同维度之间的协方差，而不是不同样本之间，拿到一个样本矩阵，我们最先要明确的就是一行是一个样本还是一个维度，心中明确这个整个计算过程就会顺流而下，这么一来就不会迷茫了浅谈协方差矩阵今天看论文的时候又看到了协方差矩阵这个破东西，以前看模式分类的时候就特困扰，没想到现在还是搞不清楚，索性开始查协方差矩阵的资料，恶补之后决定马上记录下来，嘿嘿~本文我将用自认为循序...
01扫盲 协方差矩阵、交叉熵、似然
最新发布
qq_45769218的博客
10-24 439
总体方差，也叫做有偏估计，其实就是我们从初高中就学到的那个标准定义的方差：，其中，为总体的均值，为总体的标准差，为总体的样本数。样本方差，无偏方差，在实际情况中，总体均值是很难得到的，往往通过抽样来计算，于是有样本方差，计算公式如下：或者其中，为样本的均值，为样本的标准差，为样本的个数。此处，为什么要将分母由n变成n-1，主要是为了实现无偏估计减小误差，具体原理及推导公式如下：来自【浅谈】样本方差的分母“n”为什么要改为“n-1” - 知乎协方差（Covariance）
matlab协方差矩阵
08-27
- *3* [[转]浅谈协方差矩阵](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_33802505/article/details/86188903)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_...
OpenCv矩阵操作
11-27 6426
OpenCv矩阵操作 有很多函数有mask，代表掩码，如果某位mask是0,那么对应的src的那一位就不计算，mask要和矩阵/ROI/的大小相等 大多数函数支持ROI，如果图像ROI被设置，那么只处理ROI部分 少部分函数支持COI，如果COI设置，只处理感兴趣的通道 矩阵逻辑运算 void cvAnd(const CvArr* src1,const CvArr* src2,
协方差矩阵的几何解释
热门推荐
蜗牛
05-23 3万+
介绍在本文中，我们通过探索线性变换与所得数据协方差之间的关系提供协方差矩阵一个直观的几何解释。大部分教科书基于协方差矩阵的概念解释数据的形状。相反，我们采取一个反向的方法，根据数据的形状来解释协方差矩阵的概念。在《为什么样本方差除以N-1？》的文章中，我们会讨论方差的概念，并提供了众所周知的估算样本方差公式的推导和证明。这篇文章中使用的图1表明标准差（方差的平方根）提供了数据在特征空间上传播多少的量
协方差矩阵的意义
烟笑彦子言
03-26 1万+
协方差矩阵的意义： 方差是变量减均值的期望，两个变量的协方差是变量一减均值，乘以，变量二减均值，的期望。协方差矩阵，就是多个变量两两间协方差值，按顺序排成的矩阵。协方差的意义是，衡量两个变量偏差变化趋势是否一致，除以两变量标准差之积以标准化，即相关系数 对于机器学习领域的PCA来说，如果遇到的矩阵不是方阵，需要计算他的协方差矩阵来进行下一步计算，因为协方差矩阵一定是方阵，而特征值分解针对的必须...
透彻理解协方差矩阵
喜欢打酱油的老鸟
12-13 1万+
2018-12-30 11:27:05 协方差及协方差矩阵有着特别广泛的应用，在多元高斯分布、高斯过程、卡尔曼滤波等算法中多有用到，本文从协方差、协方差矩阵讲起，并重点讲解协方差矩阵在高斯分布中的用法及意义，也是讲解高斯过程、贝叶斯优化的铺垫。 协方差（Covariance） X、Y两个随机变量的协方差在和中用于衡量两个变量的总体。用来刻画两个随机变量之间的相关性： 假定我...
协方差矩阵的实例与意义
仰望星空的麦兜
04-28 1万+
在机器学习中经常需要计算协方差矩阵，本科时没学过这个概念，一直对此非常头疼。现在试图通过实例的计算、图形化的表示来梳理一下什么是协方差矩阵。 A numerical example 问题： 有一组数据（如下），分别为二维向量，这四个数据对应的协方差矩阵是多少？ 解答： 由于数据是二维的，所以协方差矩阵是一个2*2的矩阵，矩阵的每个元素为： 元素(i,j)
关于协方差矩阵的理解
weixin_30522095的博客
09-09 1201
在《主成分分析》中，我们用到了协方差矩阵，但当时并没有对其进行深入的讨论。为此，本文将针对协方差矩阵做一个详细的介绍，其中包括协方差矩阵的定义、数学背景与意义以及计算公式的推导。 若需要本文完整的 PDF 文档，请点击《协方差矩阵详谈》进行下载！ 作者: peghoty 出处:http://blog.youkuaiyun.com/itplus/artic...
阵列信号处理基础（一、协方差矩阵）
梦 醉了谁的博客
09-08 6210
背景 在处理阵列信号的时候，为了获得空间信号维度的相关性，以估计目标的信息。故使用协方差矩阵能够获得这些，因为协方差矩阵是每一维度下（也就是阵元）信号的相关性。当两个维度相关时，信号的协方差也是最大的。 源代码 %--------------阵列信号基础（协方差矩阵）------------% clc;close all; mysample=fix(rand(8,3)*10) %随机产生10*3维的整数矩阵作为样本集，10为样本的个数，3为样本的维数 %-------------- 法一 -------
一些知识点的初步理解_4(协方差矩阵,ing...)
weixin_33881050的博客
04-09 116
      每次看公式用到协方差矩阵时，要跑去网站上看一下协方差矩阵的定义，当然一看就能看明白，可是到了下次再碰到时，不查资料又卡住了，卡在那里令人纠结，这只能说明没有真正理解协方差矩阵。这次顺便做下笔记，加深下理解。       首先要清楚一般出现协方差矩阵时就会出现多维列向量，这里假设为n维，另外既然有协方差字眼，那肯定是一个随机变量。这里假设有d个随机变量x1，x2,x3,…,xd,只不过...
opencv中的矩阵操作
Rachel Zhang的专栏
03-23 2万+
有很多函数有mask，代表掩码，如果某位mask是0,那么对应的src的那一位就不计算，mask要和矩阵/ROI/的大小相等  大多数函数支持ROI，如果图像ROI被设置，那么只处理ROI部分  少部分函数支持COI，如果COI设置，只处理感兴趣的通道 矩阵逻辑运算  void cvAnd(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst,
协方差矩阵：数据传播与几何解释
协方差矩阵是统计学和机器学习中的核心概念，它提供了一种几何方式理解数据在多维空间中的分布和相互关联。传统上，教科书会从定义出发解释协方差矩阵，但本文采用了不同的视角，即根据数据的形状来解读协方差矩阵的...
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