什么是散布矩阵

最新推荐文章于 2021-04-25 10:44:47 发布
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博客围绕散布矩阵展开，虽仅给出百度知道链接，但推测主要探讨散布矩阵的定义、概念等信息技术相关内容。
【散布矩阵】PCA 协方差矩阵
weixin_45026269的博客
06-11 1469
散布矩阵（scatter matrix）是用于描述多元数据集合中各个变量之间关系的一种矩阵。在统计学和机器学习中，散布矩阵通常用于分析数据的方差、协方差和相关性等特征。给定一个包含n个观测值的多元数据集合，其中每个观测值包含d个变量（或特征），则该多元数据集合的散布矩阵是一个d×d的矩阵，其中每个元素表示相应变量之间的协方差。设X是一个n×d的数据矩阵，其中每一行表示一个观测值，每一列表示一个变量，则该多元数据集合的散布矩阵SSn−11​i1∑n​xi​−。
如何理解协方差矩阵（散布矩阵）
weixin_43818893的博客
04-01 1907
这学期开了模式识别的学习课程，经常提到概率论与数理统计的一个概念：协方差矩阵（在模式识别中又叫散布矩阵）。理解这个矩阵严格意义上来说其实不需要太多先导知识，我们只需要了解一些线性代数基本的概念。但是你如果不了解协方差矩阵，听模式识别的课程就会云里雾里（就像我一样）。 那么在学习协方差矩阵之前 首先你需要知道一些统计学的基本概念 1.均值： 2.样本标准差： 均值很好理解，是描述样本集合中的中间点，是所有信息的平均。而标准差描述的是一种散布度，比如[0,10,11]和[6,7,8]的均值是一样的都是7，但
类内和类间散布矩阵：该函数计算两个重要的矩阵，内（W）和之间（B）散布矩阵-matlab开发
06-01
**** 功能更正的评论**** 函数将矩阵作为输入并计算两个重要的矩阵，即内 (W) 和之间 (B) 类散布矩阵。 在统计学习领域非常有用。
散布矩阵（Scatter Matrix）（一）
积沙成塔
05-12 2万+
参考网页：http://en.wikipedia.org/wiki/Scatter_matrix
散布矩阵
weixin_34174132的博客
06-04 190
统计学基本概念之均值、方差、协方差等，参看http://pinkyjie.com/2010/08/31/covariance/ 散布矩阵前乘以系数1/n就可以得到协方差矩阵，可以利用散度矩阵做PCA 转载于:https://www.cnblogs.com/sxbjdl/p/5559205.html...
【可视化】散布矩阵 matlab代码.rar
最新发布
10-29
本次分享的文件【可视化】散布矩阵Matlab代码，是一个特别为Matlab用户设计的可视化工具集。这个工具集的主要功能是通过散点图矩阵的形式来展现多变量数据。散点图矩阵是一种并排显示多个散点图的技术，每个散点图...
散布矩阵(Scatter Matrix)及其与协方差矩阵(The Covariance Matrix)的关系
李宏宗的博客
09-17 1769
在多元统计和概率论中，散点矩阵是一种统计量，用来估计协方差矩阵，例如多元正态分布。 In multivariate statistics and probability theory, the scatter matrix is a statistic that is used to make estimates of the covariance matrix, for instance of the multivariate normal distribution. 定义(Definition) G
Scatter matrix（散布矩阵）
weixin_30649641的博客
11-24 722
n 个 m 维的样本，Xm×n=[x1,x2,…,xn]，样本均值定义为： x¯=1n∑i=1nxi 散列矩阵定义为如下的半正定矩阵： S=∑j=1n(xj−x¯)(xj−x¯)T=∑j=1n(xj−x¯)⊗(xj−x¯)=∑j=1nxjxTj−nx¯x¯T 转载于:https://www.cnblogs.com/mtcnn/...
pandas 散布矩阵
Claroja
05-02 711
from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() # 获得iris数据集 data.keys() data['data'] data['target'] data['target_names'] data['feature_names'] data['DESCR'] print(data['DESCR'] import pand...
协方差矩阵和散布矩阵（散度矩阵）的意义
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AI吃大瓜的博客
03-31 4万+
协方差矩阵和散布矩阵的意义 在机器学习模式识别中，经常需要应用到协方差矩阵C和散布矩阵S。如在PCA主成分分析中，需要计算样本的散度矩阵，有的论文是计算协方差矩阵。实质上二者意义差不多，散布矩阵（散度矩阵）前乘以系数1/(n-1)就可以得到协方差矩阵了。 在模式识别的教程中，散布矩阵也称为散度矩阵，有的也称为类内离散度矩阵或者类内离差阵，用一个等式关系可表示为： 关系：散度矩阵=类内离散度矩阵=类内离差阵=协方差矩阵×（n-1） 样本的协方差矩阵乘以n-1倍即为散布矩阵，n表示样本
散布矩阵(scatter_matrix)及相关系数(correlation coefficients)实例分析
YQ的博客
11-19 2万+
在进行机器学习建模之前，需要对数据进行分析，判断各特征(属性，维度)的数据分布及其之间的关系成为十分必要的环节，本文利用Pandas和Numpy的散布矩阵函数及相关系数函数对数据集特征及其关系进行实例分析。
机器学习中的数学(3)——协方差矩阵和散布（散度）矩阵
Lavi的专栏
08-25 1万+
1、引言 在学习机器学习算法和阅读相关论文的时候，将经常会看到协方差矩阵和散布矩阵的身影，这说明它们在机器学习中具有很重要的作用，究竟有什么样的作用，下面我们就做简要的介绍和分析。 2、统计学上的基本概念 学过概率统计的孩子都知道，统计里最基本的概念就是样本的均值，方差，或者再加个标准差。首先我们给你一个含有n个样本的集合X={X1,…,Xn} ，依次给出这些概念的公式描述，这些高中学过数
关于协方差矩阵和散布矩阵
糯米团子的博客
04-25 218
见参考 协方差矩阵和散布矩阵（散度矩阵）的意义
pandas的scatter_matrix散布矩阵图的理解
zhuiqiuuuu的博客
09-16 5559
Q:  如何理解问题3中给出的图？如何分析关联性、变量分布？ A: 这张图分为两部分：对角线部分和非对角线部分。 对角线部分： 核密度估计图（Kernel Density Estimation），就是用来看某 一个 变量分布情况，横轴对应着该变量的值，纵轴对应着该变量的密度（可以理解为出现频次）。 非对角线部分：两个 变量之间分布的关联散点图。将任意两个变量进行配对，以其中一个为横坐标，另一个...
浅谈散列
个人学习记录所用
01-29 1145
通俗的说，程序是能够完成既定目标的具有特定逻辑组织形式的指令集序列。既然有现实的需求，那么我们知道外界环境必然会给予程序某些特定形式的“输入”，然而在机器的内部，这种“输入”将转换为数据的形式，继而这就要求我们为用以描述现实世界需求的数据建立一个结构化的模型，使其能够被机器指令高效的处理。通常，对于数据的处理无外乎以下几种：读取/更新/删除数据项，或者插入新项，其中除插入外其他几种操作均要求对集合
主成分分析
xiaoyu714543065的专栏
08-05 2万+
问题：假设在IR中我们建立的文档-词项矩阵中，有两个词项为“learn”和“study”，在传统的向量空间模型中，认为两者独立。然而从语义的角度来讲，两者是相似的，而且两者出现频率也类似，是不是可以合成为一个特征呢？        《模型选择和规则化》谈到的特征选择的问题，就是要剔除的特征主要是和类标签无关的特征。比如“学生的名字”就和他的“成绩”无关，使用的是互信息的方法。        而
协方差矩阵与散度矩阵的意义
weixin_41580067的博客
02-23 4212
在机器学习模式识别中，经常需要应用到协方差矩阵C和散度矩阵S。如在PCA(Principal Component Analysis)主成分分析中，需要计算样本的散度矩阵，有的论文是计算协方差矩阵。实质上两者意义差不多，散度矩阵乘以1/(n-1)就可以得到协方差矩阵了。 在模式识别中，散度矩阵也称为散步矩阵，有的也称为类内离散度矩阵或者类内离差阵，用一个等式关系可表示为： 散度...
机器学习——降维算法LDA
Clichong
02-25 3535
文章目录1、数据集处理2、不同特征维度上的均值向量3、类内散步矩阵与类间散步矩阵4、特征值与特征向量5、可视化展示 主要流程： 理论部分的参考文章： 1、LDA和PCA降维总结 2、详解协方差与协方差矩阵 3、期望值、均值向量和协方差矩阵 4、如何计算数学期望 以下是用一个经典的“鸢尾花”数据集上使用线性判别分析完成降维任务。 数据集中含有3类共150条鸢尾花基本数据，其中3个种类山鸢尾，变色鸢尾，维吉尼亚鸢尾各50条数据，包括了萼片长度，萼片宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个特征。 1、数据集处理 # 自己来
LDA算法求类内散布矩阵
08-07
LDA（Latent Dirichlet Allocation，潜在狄利克雷分配）是...4. **得到类内散布矩阵**：类内散布矩阵通常是根据文档的主题分布来构建的，每行代表一个文档，列则对应每个主题，矩阵元素表示该文档包含特定主题的程度。
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