协方差、协方差矩阵的数学概念及算法计算

最新推荐文章于 2024-11-14 12:59:51 发布
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本文精选了优快云上两篇热门博客的内容，涵盖了算法标注和人工智能领域的深入探讨，解析了最新的技术和实践案例，适合对AI和算法感兴趣的读者。
【基础算法】协方差矩阵的计算
qq_31638535的博客
03-18 3382
今天有萌新同事问我如何计算协方差矩阵，这个是非常基础的，SVD， PCA，卡尔曼滤波都要用到，很重要！这个协方差矩阵可以用于分析数据的分布形态，比如用于PCA降维，或者在卡尔曼滤波中作为误差估计矩阵。协方差矩阵（Covariance Matrix）是描述多维数据统计特性的重要工具，它揭示了数据的。，在信号处理、机器学习、卡尔曼滤波、PCA 降维等领域广泛应用。
数学建模(NO.21 主成分分析)
沉晨尘宸的博客
01-23 4116
主成分分析一.应用二.数据降维的作用三.一个简单的例子四.主成分分析的思想五.PCA的计算步骤六.例题1讲解 一.应用 主成分分析是一种降维算法，它能将多个指标转换为少数几个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合，且彼此之间互不相关，其能反映出原始数据的大部分信息。 一般来说，当研究的问题涉及到多变量且变量之间存在很强的相关性时，我们可考虑使用主成分分析的方法来对数据进行简化 二.数据降维的作用 降维是将高维度的数据（指标太多）保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。
样本协方差矩阵
08-14
数学建模 协方差分析 数学基础知识 线性代数基础知识
协方差矩阵及其计算方法
最新发布
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。
【思维导图】协方差与协方差矩阵：概念、几何意义及线性变换
神经美学_茂森的博客
03-31 1570
协方差与协方差矩阵是描述变量间线性关系的重要工具。协方差矩阵通过特征分解可以揭示数据的主要变化方向，并在主成分分析（PCA）等应用中发挥关键作用。#协方差 #协方差矩阵 #特征分解 #线性变换 #主成分分析 #方差 #特征向量 #相关系数。：协方差、协方差矩阵、特征分解、线性变换、主成分分析、方差、特征向量、相关系数。
如何计算协方差矩阵
qq_51011530的博客
10-08 4552
这表明数据中两个变量之间高度线性相关，几乎是线性依赖的。对于一般数据，协方差矩阵应该是正定的。反映的是多个变量之间的相互关系（包括变量本身的方差和它们之间的协方差）。这是协方差定义的性质，导致协方差矩阵的对角线下和对角线上元素相等。假设我们有一个 3 个样本的二维数据集，表示为矩阵。如果行列式为 0，严格来说这个矩阵并不是正定的，而是。个变量之间的协方差。：由上面的计算可以看出，协方差矩阵。假设我们有一个数据集，其中有。现在，我们可以得到协方差矩阵。是变量集，协方差矩阵。个变量之间的协方差。
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协方差矩阵求解算法及高斯混合模型聚类_混合矩阵_limitedwxg_聚类算法_协方差矩阵_高斯混合模型_
10-02
本文将深入探讨GMM中的协方差矩阵求解算法及其在聚类过程中的作用。 **高斯混合模型（GMM）** 高斯混合模型是概率密度函数的一种形式，它假设数据是由多个高斯分布（正态分布）的混合体生成的。每个高斯分布对应一...
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协方差矩阵估计的收缩算法：Shrinkage covariance matrix estimators-matlab开发
05-30
`shrinkage_cov.zip`这个压缩包很可能包含了实现该算法的MATLAB代码，包括数据预处理、协方差矩阵计算、收缩因子计算和收缩操作等功能模块。 总的来说，收缩协方差矩阵估计是一种在有限样本情况下提高估计稳定性和...
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基于协方差矩阵的多特征融合跟踪算法
02-04
为提高视觉目标跟踪算法的稳健性, 提出一种基于协方差矩阵的多特征融合跟踪算法。在量子遗传算法框架下, 采用区域协方差描述子对颜色、边缘和纹理特征进行融合, 并采用一种快速协方差交叉算法进行模型更新。该算法...
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宽带信号协方差矩阵稀疏表示DOA估计算法仿真_matlab_DOA
03-26
资源名：宽带信号协方差矩阵稀疏表示DOA估计算法仿真_matlab_DOA 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合...
基于干扰协方差矩阵重构的鲁棒波束形成算法.zip
06-17
在这个主题中，"基于干扰协方差矩阵重构的鲁棒波束形成算法"是一个关键的研究领域，它涉及到如何在存在不确定性或未知干扰的情况下提升信号处理性能。 首先，我们要理解协方差矩阵在波束形成中的作用。协方差矩阵...
Levenberg-Marquardt(LM)算法 c++实现
09-05
LM算法，全称为Levenberg-Marquard算法，它可用于解决非线性最小二乘问题，多用于曲线拟合等场合。 LM算法的实现并不算难，它的关键是用模型函数 f 对待估参数向量 p 在其邻域内做线性近似，忽略掉二阶以上的导数项，从而转化为线性最小二乘问题，它具有收敛速度快等优点。LM算法属于一种“信赖域法”——所谓的信赖域法，此处稍微解释一下：在最优化算法中，都是要求一个函数的极小值，每一步迭代中，都要求目标函数值是下降的，而信赖域法，顾名思义，就是从初始点开始，先假设一个可以信赖的最大位移 s ，然后在以当前点为中心，以 s 为半径的区域内，通过寻找目标函数的一个近似函数（二次的）的最优点，来求解得到真正的位移。在得到了位移之后，再计算目标函数值，如果其使目标函数值的下降满足了一定条件，那么就说明这个位移是可靠的，则继续按此规则迭代计算下去；如果其不能使目标函数值的下降满足一定的条件，则应减小信赖域的范围，再重新求解。 事实上，你从所有可以找到的资料里看到的LM算法的说明，都可以找到类似于“如果目标函数值增大，则调整某系数再继续求解；如果目标函数值减小，则调整某系数再继续求解”的迭代过程，这种过程与上面所说的信赖域法是非常相似的，所以说LM算法是一种信赖域法。
协方差矩阵的计算及意义
qq_23100417的博客
12-10 7万+
声明：博文转自https://blog.youkuaiyun.com/mr_hhh/article/details/78490576 一、首先看一个比较简洁明了的协方差计算介绍： 1. 协方差定义 X、Y 是两个随机变量，X、Y 的协方差 cov(X, Y) 定义为： 其中， 2. 协方差矩阵定义 矩阵中的数据按行排列与按列排列求出的协方差矩阵是不同的，这里默认数据是按行排列。即每一行是一个obs...
协方差矩阵的定义及其计算公式 （转）
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duanyule_cqu的博客
02-10 11万+
协方差矩阵的定义及其计算公式   (2014-03-20 18:36:56) 转载▼   分类： matlab 协方差矩阵在机器学习中经常用到，查看wiki：http://zh.wikipedia.org/wiki/协方差矩阵 可知协方差矩阵的具体计算公式如下： 在统计学与概率论中，协方差矩阵是一个矩阵，其每个元素是各个向量元素
协方差及协方差矩阵
aiwei0888的博客
10-12 306
一、统计学的基本概念 　　统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述： 均值： 标准差： 方差： 　　均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的，而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。 　　以这两个集合为例，[0, 8, 12, 20]和[8, 9, 11,...
一文读懂 协方差矩阵
weixin_43845922的博客
11-08 9219
协方差矩阵
协方差矩阵计算方法
y小川的专栏
09-10 5万+
1. 协方差矩阵 X,YX,YX,Y是两个随机变量，X,YX,YX,Y的协方差Cov(X,Y)Cov(X,Y)Cov(X,Y)定义为： cov(X,Y)=E[(X−μx)(Y−μy)] cov(X,Y) = E[(X-\mu_x)(Y-\mu_y)] cov(X,Y)=E[(X−μx​)(Y−μy​)] 其中： E(X)=μx，E(Y)=μy E(X)=\mu_x，E(Y)=\mu_y E(X)=...
协方差矩阵（Covariance Matrix）
lllfor的博客
06-09 3万+
定义 1、学术定义 2、常规定义 协方差矩阵中每个元素的求法 用中文来描述，就是： 协方差(i,j)=（第i列的所有元素-第i列的均值）*（第j列的所有元素-第j列的均值） 3、协方差矩阵性质 Example 1、 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个样本，每个样本都是二维的，所以只可能有X和Y两种维度。所以 这里只有X,Y两列，所以得到的协方差矩阵是2x2的矩阵，分别计算协方差矩阵的各个元素 所
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