协方差矩阵的matlab计算

最新推荐文章于 2023-12-21 17:43:49 发布
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本文介绍了协方差矩阵的概念及其在统计学和概率论中的作用。协方差矩阵用于表示列向量元素之间的关系，计算公式涉及样本向量的均值和差异。给出了一个Matlab实现协方差矩阵的示例，并提供了相关资源链接供参考。

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之间的协方差。（Wiki）

协方差矩阵的计算以列向量为单位，是列向量各元素之间的关系的表达。

定义为：http://upload.wikimedia.org/math/a/f/6/af6bc9efa5c14e9711fd70e417325dfc.png

一个列向量也叫做一个样本向量，列向量中的元素代表样本，列向量中的元素的个数的和代表样本个数。

下图是转自他人的协方差的Matlab实现，协方差(i,j)=（第i列所有元素-第i列均值）*（第j列所有元素-第j列均值）/（样本数-1）

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workerwu
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转载自这里写链接内容在此表示感谢，以下为转载内容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渐进的方式谈谈协方差矩阵。统计学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，依次给出这些
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梯度协方差矩阵(matlab)是基于梯度信息计算得出的协方差矩阵。协方差矩阵是用来衡量不同维度之间的相关性的。在matlab中，计算梯度协方差矩阵的步骤如下： 1. 首先，你需要获取图像的梯度信息。在matlab中，你可以使用`imgradient`函数来计算二维图像的梯度信息。该函数会返回图像的水平和垂直梯度。 2. 接下来，你可以使用`cov`函数来计算梯度的协方差矩阵。你需要构造一个输入矩阵，其中每一列代表一个梯度向量。然后，你可以调用`cov`函数来计算协方差矩阵。 需要注意的是，梯度协方差矩阵的计算是基于梯度信息的，而不是原始图像数据。这种方法可以帮助我们理解图像中不同区域之间的变化情况，并且可以用于图像处理和计算机视觉中的很多应用。 引用和引用提供了关于协方差矩阵的一些基本概念和实现方法。引用提供了关于matlab中计算协方差矩阵的步骤。结合这些信息，你可以使用matlab来计算梯度协方差矩阵。
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