【转】关于协方差矩阵的理解

最新推荐文章于 2025-08-09 10:19:46 发布
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分类专栏： 计算机视觉相关数学理论 文章标签： 数学 计算机视觉
本文深入探讨了协方差矩阵的概念及其在统计分析中的应用，包括如何计算协方差矩阵及其实现方法。

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kalman滤波理解三：协方差矩阵的计算
JK
07-14 6万+
在整个kalmam滤波的操作过程中，有3个协方差矩阵是需要特殊注意的，也是很多人使用时不知如何设置和更新的，分别是状态协方差矩阵P，过程噪声协方差矩阵Q，测量噪声协方差矩阵R。 （一）状态协方差矩阵P 状态协方差矩阵P就是状态之间的协方差组成的矩阵，对角线元素是各个状态的方差，其余元素是相应元素的协方差，由此也能看出P是一个多维方阵，维度和状态数一致，且P是对称方阵。 比如状态X包含位置p和...
协方差矩阵
m0_55196097的博客
05-05 1万+
对两个类内协方差矩阵进行对角化，可以将它们变换为对角矩阵。这个过程可以通过对每个协方差矩阵进行特征值分解来实现，从而得到它们的特征向量和特征值，进而得到它们的对角矩阵形式。这个过程的意义在于，它可以帮助我们找到一个新的坐标系，使得在这个坐标系下，每个特征之间都是独立的，从而简化了计算。具体来说，当我们使用对角协方差矩阵作为特征向量的坐标系时，它意味着每个特征之间都是相互独立的，从而方便了进一步的分析和处理。在实际应用中，对角化协方差矩阵可以用于降维、特征选择和分类等任务。
【PTAMM】PTAMM编译过程若干非常见错误解决方法
xueyinhualuo的专栏
03-20 1450
错误整理2015.3.20 错误显示 错误来源 解决办法 cvd_src/i686/yuv411_to_stuff_MMX_64.C:246:1: 错误： bp 不能在这里用于 asm libcvd X64 ./configure --without-ffmpeg --without-mmxext ./gvars3/serialize.h:77: er
从最大似然到EM算法浅解
热门推荐
zouxy09的专栏
01-24 41万+
从最大似然到EM算法浅解 zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09 机器学习十大算法之一：EM算法。能评得上十大之一，让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊，我们一般说某个人很NB，是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神，因为神能做很多人做不了的事。那么EM算法能解决什么问题呢？或者说EM算法是因为什么而来到这个世界
关于协方差矩阵需要注意的一个事项
风翼冰舟的博客
04-18 2458
协方差矩阵是衡量样本的属性(即维度)之间的关系，而不是样本与样本之间的关系。 比如有100个样本，每个样本10个属性，那么计算得到的协方差矩阵一定是10*10的，而不是100*100的，这个一定要注意。 协方差矩阵主要是为了分析属性与属性之间的相关性，而非样本与样本之间的相关性，这一点我一直反着理解了，今天纠正一下自己。 比如样本是人，属性是胡子，皱纹，岁数，性别。那么利用协方差矩阵可以测量
g2o优化调试报错：‘Sophus::SE3::SE3()’未定义的引用
weixin_44401286的博客
09-25 3533
报错现象： CMakeFiles/visualOdometry.dir/visualOdometry.cpp.o：在函数‘main’中： visualOdometry.cpp:(.text.startup+0x7a)：对‘Sophus::SE3::SE3()’未定义的引用 visualOdometry.cpp:(.text.startup+0x1528)：对‘Sophus::SO3::SO3(do...
关于协方差矩阵的理解
anshuai_aw1的博客
05-07 890
转载自《关于协方差矩阵的理解》
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...
协方差矩阵及其计算方法
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。
协方差矩阵理解
梦船水萍
05-14 664
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。
我所理解的协方差以及协方差矩阵
01-20
文章目录一、 协方差1、为什么需要协方差2、协方差的定义二、协方差矩阵1、协方差矩阵的定义2、协方差矩阵公式推导参考博客 一、 协方差 1、为什么需要协方差 定义：假如有N个样本的集合{X1,X2,…XNX_1,X_2,…X_NX1...
协方差分析_、matlab演示协方差原理_协方差矩阵的二维认识_
10-03
4. 可视化协方差：可以使用`imagesc`或`heatmap`函数绘制协方差矩阵的图像，帮助直观理解变量间的相关性。 例如，如果我们有数据矩阵`Data`，可以这样操作： ```matlab % 加载数据 load('协方差分析.mat'); % ...
协方差矩阵的几何解释1
08-03
首先，协方差矩阵提供了一个度量，通过它可以理解数据在特征空间中的分布和相关性。例如，如果数据点的x值增加，y值也倾向于增加，那么这两个变量之间就存在正相关性。这种相关性体现在协方差矩阵的非对角元素上。对...
协方差矩阵估计的收缩算法：Shrinkage covariance matrix estimators-matlab开发
05-30
在统计学和信号处理领域，协方差矩阵是用于描述随机变量之间线性关系的重要工具。在高维数据处理中，协方差矩阵的估计往往面临样本量不足的问题，这可能导致估计的不稳定性和过大的方差。为了解决这个问题，研究者们...
OpenCV图像裁剪与 ROI 操作
最新发布
luofeiju的专栏
08-09 411
摘要： 本文介绍了使用OpenCV（C++）进行图像ROI（感兴趣区域）操作的方法。ROI用于选取和处理图像的特定区域，如裁剪、修改或应用局部滤波。通过cv::Rect定义ROI区域，利用浅拷贝（视图）直接操作原图数据，或通过clone()深拷贝独立处理。还演示了遮罩提取（copyTo结合掩膜）和局部模糊处理。关键点包括：ROI的浅拷贝特性、避免原图修改的深拷贝方法，以及部分OpenCV函数对ROI的支持限制。完整代码展示了从裁剪、绘制、模糊到结果保存的全流程。
YOLOv11改进：集成FocusedLinearAttention与C2PSA注意力机制实现性能提升
weixin_39818775的博客
08-06 1018
lr0: 0.0032 # 初始学习率lrf: 0.15 # 最终学习率 = lr0 * lrfbox: 0.05 # box损失增益cls: 0.5 # 分类损失增益cls_pw: 1.0 # 分类正样本权重obj: 1.0 # 目标损失增益obj_pw: 1.0 # 目标正样本权重fl_gamma: 1.5 # 聚焦参数。
面向真实场景的定制化图像降质模型设计方案
qq_44682523的博客
08-08 823
为了解决上述域差距问题，一个直接且有效的思路是使训练数据的退化过程尽可能地逼近真实场景。考虑到获取大规模成对的真实LR-HR数据集成本高昂且不切实际，本方案提出一种“定制化”的降质策略。该策略的核心思想是：针对每一张或每一类特定的HR图像，利用少数几张具有代表性的真实LR图像作为参考，从中学习并提取其独特的退化特征。通过这种方式，可以构建一个能够模拟特定场景或设备退化特性的“退化池”（Degradation Pool）。
无人机航拍数据集|第1期 无人机影像中森林火灾目标检测YOLO数据集6943张yolov11/yolov8/yolov5可训练
猫脸码客的博客
08-06 294
无人机影像中森林火灾目标检测YOLO数据集。
【第11话：感知算法基础3】目标检测：深度学习目标检测模型介绍入门及常用模型详解
一碗白开水一
08-08 807
目标检测是计算机视觉的核心任务，需同时完成目标定位（输出边界框坐标）和目标分类（识别类别）。一、两阶段检测模型（精度优先）核心流程：首先生成候选区域（Region Proposals），再对候选区域分类和回归。流程(1) 使用选择性搜索生成约2000个候选框(2) 每个候选框通过CNN提取特征(3) SVM分类 + 边界框回归创新点：首次将CNN引入目标检测缺点：计算冗余（每个候选框独立计算CNN），速度慢改进整图输入CNN生成特征图。
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