我们先回忆一下方差

协方差
协方差描述了不同特征之间的相关情况,通过计算协方差,可以判断不同特征之间的关联关系,
如果(X, Y)是二维随机变量,且D(X)>0, D(Y)>0,则X,Y的协方差的定义是:

协方差矩阵
二维协方差矩阵

由协方差性质可知:cov(A,B)=cov(B,A)
cov(A,A)=D(A)
可见矩阵由方差和协方差两部分组成,是个对称矩阵。
协方差只能处理二维问题,对于三维以上数据,就需要计算多个协方差,然后用矩阵将其组织起来,这就是协方差矩阵。
本文介绍了协方差的概念,用于衡量不同特征间的相关性,并扩展到二维协方差矩阵,强调了它在处理多维数据时作为对称矩阵的作用。重点在于协方差矩阵的构造和在高维数据中的应用。
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