协方差矩阵

时间序列分析

自相关性协方差矩阵和相关系数主要研究两个连续变量的相似程度（相关性）协方差公式：协方差矩阵：相关系数:cov(x,y)/(var(x)*var(y))相关系数矩阵:相关性：如果对于两个序列x和y，如果它们的相关系数
leo鱼·2020-08-26 14:59

KF计算过程

-已知：1，观测值2，观测值方差，可以理解为噪声，一般为高斯3，初始状态4，状态协方差矩阵5，状态转移矩阵6，状态转移协方差矩阵7，观测矩阵8，观测噪声方差，观测噪声9，观测矩阵10，观测协方差矩阵-求
FireFly_a·2020-08-26 12:25

粒子滤波计算过程

已知量：1，初始状态2，状态的协方差矩阵（协方差矩阵：状态为多维向量，所以需要一个协方差矩阵来统计多维向量之间的关系）3，测量协方差矩阵（同上）4，粒子数5，状态转移矩阵或者方程——x(k-1)->x(
FireFly_a·2020-08-26 11:52

python中常用统计、作图函数

1、基本统计函数函数功能所属库sum()总和（按列计算）Pandasmean()算术平均数var()方差std()标准差corr()相关系数cov()协方差矩阵skew()偏度（三阶矩）kurt()峰度
zjlamp·2020-08-26 09:29

贝叶斯分类器

编写matlab函数，输入为：（a）均值向量；（b）c类问题的类分布的协方差矩阵；（c）c类的先验概率；（d）基于上述类的包含列向量的矩阵X。
weixin_43848003·2020-08-25 05:59

PCA学习笔记

PCA推导该X的协方差矩阵为由于此矩阵为非负定的对称阵，则有利用线性代数的知识可得，比存在正交矩阵U，使得：其中P个特征值，假设大小是降序。而U恰好是由特征根相对应的特征向量所组
孤舟听雨·2020-08-25 04:37

如何产生Circularly-symmetric normal distribution

image.png产生一个零均值协方差矩阵为单位阵的circulargaussianvectorsample。
w蕾丝·2020-08-25 04:33

【机器学习】【线性代数】协方差+协方差矩阵的多种求解方法的Python实现（公式法 + 样本集中心化方法 + np.cov()法等）

1.协方差和协方差矩阵的概念公式1.1协方差公式1.2协方差矩阵公式有数据集={X,Y,Z}，是三维度的数据，即此此数据集中的样例有3个特征2.协方差的多种求解Python实现2.1代码#-*-coding
CV_ML_DP·2020-08-25 01:39

【机器学习】【线性代数】均值，无偏估计，总体/样本方差，样本标准差，矩阵中心化/标准化、协方差，正/不/负相关等，协方差矩阵

本篇是概念讲解，协方差以及协方差矩阵的Python实现代码详见：【机器学习】【线性代数】协方差+协方差矩阵的多种求解方法的Python实现（公式法+样本集中心化方法+np.cov()法等）0.英文chartmean
CV_ML_DP·2020-08-25 01:38

重复测量方差分析

对于自变量的各取值水平组合而言（对于被试内因素的各个水平组合而言），因变量的协方差矩阵相等。前面1，2是方差分析都要满足的基本条件
毛线东东a·2020-08-24 18:31

1.5-OpenMx中的ACE模型设置

饱和模型中，我们将不再直接估计协方差矩阵，而是将其表达成一个与三方面变异有关的函数。这三方面变异分别为A，C和E。又由于这些变异需要是正的，因此使用Cho
赵晨西西西西·2020-08-24 09:33

微分熵

定理：设随机向量X∈R^n,其均值为0，协方差矩阵为$K=EXX^T（K_ij=EX_iX_j）$，则h(X)≤1/2log(2πe)^n|K|，当且仅当X~N(0,K)等号成立。
无极限已被占用·2020-08-24 04:59

matlab实现主成分分析（遥感图像处理）

（第一个参数貌似是协方差矩阵，我还没看）PCA的基本原理：一般图像的线性变换可以表示为：y=T
weixin_33842304·2020-08-24 03:57

Python+gdal实现遥感影像的PCA（主成分分析）

PCA基本步骤：对数据进行归一化处理（直接减去均值）计算归一化后的数据集的协方差矩阵计算协方差矩阵的特征值和特征向量保留最重要的k个特征（通常k要小于n），也可以自己制定，也可以选择一个阈值，然后通过前
YoonHeeEun·2020-08-24 02:41

Matlab 主成分分析函数pcacov代码剖析

调用格式：[coeff,latent,explained]=pcacov(V)这个函数针对已经求出的协方差矩阵进行计算。要结合cov函数才能进行完整的pca分析。
huangzhywin·2020-08-24 00:48

PCA主成分分析的MATLAB和Eigen实现以及应用

PCA实现和应用PCA理论计算协方差矩阵PCA过程MATLAB实现求协方差矩阵PCA过程Eigen实现实现效果图目前在项目中需要对模型的位置进行矫正，想到了使用主成分分析，提取主方向，将模型方向进行变换得到正确的方向
新安浅滩·2020-08-24 00:14

概率论基础学习

文章目录随机试验样本空间事件间关系古典概型条件概率贝叶斯公式总结：概率的基本公式事件的独立性独立重复试验期望，方差，协方差，协方差矩阵期望方差协方差相关系数随机变量概率分布离散型随机变量分布0-1分布二项分布泊松分布连续型随机变量及其分布均匀分布指数分布正态分布总结广义线性分布极大似然估计二项分布中极大似然分布正态分布的极大似然估计矩估计大数定律数据分布随机试验样本空间事件间关系古典概型条件概率贝
JeremyAhhh·2020-08-23 08:34

协方差矩阵与主成分分析（PCA)

PCA的缘起PCA大概是198x年提出来的吧，简单的说，它是一种通用的降维工具。在我们处理高维数据的时候，为了能降低后续计算的复杂度，在“预处理”阶段通常要先对原始数据进行降维，而PCA就是干这个事的。本质上讲，PCA就是将高维的数据通过线性变换投影到低维空间上去，但这个投影可不是随便投投，要遵循一个指导思想，那就是：找出最能够代表原始数据的投影方法。这里怎么理解这个思想呢？“最能代表原始数据”希
一只努力翻身的咸鱼·2020-08-23 06:45

协方差和pca分析

PCA计算的起点是协方差矩阵，方差描述的是一群点偏离均值的程度（偏离度（平方）的均值/期望），标准差是方差的标准化，具有与原数据一样的单位/量纲。
qq_39306047·2020-08-23 06:31

协方差矩阵的向量表示推导

多维随机变量的协方差矩阵对多维随机变量X=[X1,X2,…,Xn]T，我们往往需要计算各维度之间的协方差，这样协方差就组成了一个n×n的矩阵，称为协方差矩阵。
zhengjihao·2020-08-23 04:38

如何看懂SPSS重复测量方差分析的一系列结果

之前的方差分析是对一个变量的变异进行分解（即所谓的离均差平方和）；重复测量的方差分析则是针对多个变量进行的，也可以叫做变异分解，但此时它有了一个新名字，叫方差-协方差矩阵的变异分解。什么叫协方差？
CDA·数据分析师·2020-08-23 00:57

2018-10-29 简单说一下高斯分布

function由期望μ和协方差矩阵Σ决定。上图的例子是说同样的Σ，不同的μ，概率分布的最高点的位置是不同的。下图的例子是同样的，不同的Σ，概率分布的最高点是一样的，但是离散度是不一样的。
昊昊先生·2020-08-22 22:19

协方差矩阵的计算

详解协方差与协方差矩阵协方差的定义对于一般的分布，直接代入E(X)之类的就可以计算出来了，但真给你一个具体数值的分布，要计算协方差矩阵，根据这个公式来计算，还真不容易反应过来。
Vinicer·2020-08-22 21:58

[Matlab] LS(least squares)拟合3D平面

function[a,b,c,d]=get_LS_plane(data)%a*x+b*y+c*z+d=0planeData=data;%协方差矩阵的SVD变换中，最小奇异值对应的奇异向量就是平面的方向xyz0
dizhan5054·2020-08-22 12:08

EM算法以及GMM(高斯混合模型）

一、预备知识1.1、协方差矩阵1.2、黑塞矩阵1.3、正定矩阵二、高斯混合模型2.1、标准差椭圆2.2、高斯混合模型（GMM）2.3、多元高斯混合2.4、应用场景2.5、kmeans应用2.6、基本Jensen
pennyyangpei·2020-08-22 02:20

协方差、协方差矩阵定义与计算

协方差的意义和计算公式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，依次给出这些概念的公式描述，这些高中学过数学的孩子都应该知道吧，一带而过。均值：标准差：方差：很显然，均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是很有限的，而标准差给我们描述的则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，
仗剑走海角·2020-08-21 23:49

PCA算法步骤

步骤一：数据中心化——去均值，根据需要，有的需要归一化——Normalized；步骤二：求解协方差矩阵；步骤三：利用特征值分解/奇异值分解求解特征值以及特征向量；步骤四：利用特征向量构造投影矩阵；步骤五
sunshineywz·2020-08-21 10:14

协方差矩阵

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。
ERTFYANG·2020-08-20 05:18

VINS-Mono——后端优化

文章目录状态向量代价函数（Minimizeresidualsfromallsensors）IMU测量约束IMU测量残差优化变量雅克比矩阵协方差矩阵视觉测量残差重投影误差（视觉测量残差）优化变量雅克比矩阵协方差矩阵边缘化和
渐无书xh·2020-08-20 02:56

再谈协方差矩阵之主成分分析

http://pinkyjie.com/2011/02/24/covariance-pca/自从上次谈了协方差矩阵之后，感觉写这种科普性文章还不错，那我就再谈一把协方差矩阵吧。
leepwang·2020-08-20 00:09

VINS 预积分 雅各比矩阵和协方差矩阵推导过程

VINS预积分雅各比矩阵和协方差矩阵推导过程文章目录VINS预积分雅各比矩阵和协方差矩阵推导过程根据中值积分旋转角度误差推导过程速度误差推导过程位置误差推导过程根据以上的计算结果整理成矩阵形式根据中值积分
darkerJ·2020-08-20 00:13

多元正态分布的条件概率分布(一)

多元正态分布的条件概率分布假设分别有两个多维向量和其中那么的协方差矩阵为：那么的协方差矩阵为：那么的协方差矩阵为：那么的协方差矩阵为：那么向量的协方差矩阵为其中其中那么条件分布为其中现在来看一个二维正态分布的例子均值为协方差矩阵为令他们都只包含一个元素那么条件分布我们来看条件均值这里将其代入条件均值表达式得到同样得到
omadesala·2020-08-19 23:29

主成分分析原理详解

本博客前三节参考https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80632779至于协方差矩阵的公式推导参考http://blog.codinglabs.org
暖冬God·2020-08-19 19:17

【概率论】3.3数学期望、方差与协方差

数学期望、方差与协方差1.数学期望1.定义2.性质2.方差1.定义2.计算公式3.性质3.常见分布的期望和方差4.协方差1.相关系数2.协方差矩阵5.重要公式与结论1.数学期望1.定义离散型：P{X=xi
Mini-Tesla-Coil·2020-08-19 19:52

说话人识别中训练通用背景模型(UBM)的研究

UBM的协方差矩阵和系统性能有高度相关性，因此主要通过计算UBM协方差矩阵看系统性能，主要在
夕夕如盼·2020-08-19 06:52

BN层计算的为什么不是协方差矩阵的理解

首先介绍一下我的博客AI’Boy，刚刚搭建完成hhhhNotethattheuseofminibatchesisenabledbycomputationofper-dimensionvariancesratherthanjointcovariances;inthejointcase,regularizationwouldberequiredsincethemini-batchsizeislikel
ginger188·2020-08-19 05:56

二次规划（1）：Lagrange法

二次规划简介协方差矩阵是半正定的，因此满足凸二次规划的条件。Review：证明协方差矩阵是半正定的Lagrange法求解二次规划问题有个问题。
qcyfred·2020-08-19 02:28

最佳线性无偏估计BLUE

2、定理：如果量测信息的协方差矩阵是非奇异的，对于任意分布的量测z和参数x，有线性无偏最小方差估计为：x^BLUE=x¯+RxzR−1zz(z−z¯)x^BLUE=x
haxiongha·2020-08-19 02:20

基于误差状态卡尔曼滤波惯性导航理论（初步，持续更新）

在IMU中如何确定协方差矩阵？有没有一个简单的理解？或者通用的解释？如何确定协方差矩阵的更新？如何将角度积分差分化表示？但是最后一步是怎么推导的？为什么要用误差状态量去表示呢？
擦擦擦大侠·2020-08-19 01:48

PCA(主成分分析方法)

目录1.降维问题2.向量与基变换2.1内积与投影2.2基2.3基变换的矩阵3.协方差矩阵及优化目标3.1方差3.2协方差3.3协方差矩阵3.4协方差矩阵对角化4.算法与实例4.1PCA算法4.2实例5.
MiltonY·2020-08-19 01:10

Bayesian information criterion和 Akaike information criterion中的模型参数个数（自由度）计算 | 以高斯混合分布为例

库里面调用sklearn.mixture.GaussianMixture，有3个重要的属性n_clusters,n_weights和n_covariance，分别对应着簇中心的数量、每个簇的重要性和每个簇的协方差矩阵
Sany 何灿·2020-08-19 01:36

浅析高斯过程回归（Gaussian process regression）

对于数据集，令，从而得到向量,将所需要预测的的集合定义为，对应的预测值为,根据贝叶斯公式有：高斯回归首先要计算数据集中样本之间的联合概率分布,，为的均值所组成的向量，K为其协方差矩阵，再根据需要预测的的
MU大尧·2020-08-18 15:27

机器学习之PCA算法的人脸图像识别-平均脸的计算（详细操作步骤）

前言PCA算法介绍PCA算法的步骤：1：求出每一列的平均值，让该列的元素减去求出的平均值2：求该矩阵的协方差矩阵3：求特征值、特征矩阵4：保留主要的成分这次讲PCA算法的前期准备工作，即收集朋友的照片，
betterself·2020-08-18 14:56

Canonical Correlation Analysis(CCA) 典型相关分析

给你两组变量X=[x1,x2,...,xm]，Y=[y1,y2,...,yn]，要研究X和Y之间的相关性，就是要得到一个X和Y的协方差矩阵cov(X,Y)，矩阵中的每一个值uij表示的就是X的第i维特征
Maggie张张·2020-08-18 13:42

R语言函数与模型学习笔记：残差相关性零均值检验及跨期相关系数（图）

如果我们更进一步假设待估计方程矩阵的方差-协方差矩阵为对称矩阵，那么就需要进行残差独立性检验。
minemi·2020-08-18 11:37

协方差矩阵和相关系数矩阵（R语言）

一、协方差矩阵1.协方差定义2.R语言实现#协方差矩阵#等价于cov(data)data<-as.matrix(data)n<-nrow(data)mx<-diag(1,n)-matrix(1,n,n)
lph-China·2020-08-18 11:49

R语言实现主成分分析与典型相关分析

》–梅长林各章原理及R语言实现数据描述性分析回归分析方差分析4.主成分分析与典型相关分析判别分析聚类分析Bayes统计分析4.1主成分分析4.1.1总体主成分的求法  求主成分归结为求样本（XXX）的协方差矩阵
胖虎卖汤圆·2020-08-18 10:42

均值，方差，协方差三者的关系以及协方差矩阵

均值，方差，协方差以及协方差矩阵在很多算法以及实际应用中都会遇到。
gz7seven·2020-08-18 08:34

matlab——资产组合的有效前沿

(2)有效前沿是什么首先让我们感受资产组合我们要求的是投资比例，其中预期收益率为投资组合预期方差为,其中V是协方差矩阵。我们的目标函数是预期最大方差最小约束条件通过图形来
我有嘉宾德音孔昭·2020-08-18 02:38

2019.11.27 关于方差与协方差

在概率论中学过期望，方差，协方差和相关系数，现在又跳出来个协方差矩阵，来看下协方差和协方差矩阵的实际意义协方差用来描述两个随机变量之间的相关性，其定义为COV(X,Y)=E[XY]−E[X]E[Y]=E
Yohaoa·2020-08-17 17:56
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