协方差矩阵

多维高斯分布与协方差矩阵的关系以及高斯椭圆

一维高斯分布概率密度函数f(x;μ,σ)=1σ2π−−√exp(−(x−μ)22σ2)f(x;μ,σ)=1σ2πexp⁡(−(x−μ)22σ2)若随机变量XX服从这个高斯分布，则可写作X∼N(μ,σ)X∼N(μ,σ)。其中μμ为均值，σσ为标准差，σ2σ2为方差。多维高斯分布概率密度函数如果随机变量X=(X1,X2,…,Xp)′X=(X1,X2,…,Xp)′的分布密度函数有如下形式f(x1,x2,
贰锤·2020-08-04 20:17

Spectral（SPY）学习笔记(3)-高光谱降维（Dimensionality Reduction）

这些新特征对应于图像协方差矩阵的特征向量，其中相关特征值表示特征向量方向上的方差。在相对较少的主成分中(与原始频带数相比)可以捕获到非常大的图
luomuone·2020-08-04 16:57

music算法分析与实现

此算法提出之前的有关算法都是针对阵列接收数据协方差矩阵进行直接处理，而MUSIC算法的基本思想则是对任意阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解，从而得到与信号分类相对应的信号子空间和与信
SalaWang·2020-08-04 14:41

通过鸢尾花数据集演示PCA操作

主要内容：通过构造协方差矩阵，计算保持原有数据95%特征信息所需要的特征数，通过PCA降维构造新的数据集#通过鸢尾花数据集演示PCA操作importpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisimportnumpyasnpiris
淮南草·2020-08-04 10:44

浅谈协方差矩阵

浅谈协方差矩阵8月31日2010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
山de那边·2020-08-04 09:06

主成分分析（PCA）-理论基础

转载http://www.cnblogs.com/jerrylead要解释为什么协方差矩阵的特征向量可以将原始特征映射到k维理想特征，我看到的有三个理论：分别是最大方差理论、最小错误理论和坐标轴相关度理论
yzheately·2020-08-04 09:05

PYTHON机器学习实战——PCA主成分分析　数据降维

/usr/bin/python'''主成份分析principalcomponentanalysisPCA先求解协方差矩阵再求解协方差举矩阵的特征值和特征向量'''#测试程序#importpcapca.pca_test
EwenWanW·2020-08-04 08:05

2020李宏毅学习笔记——42.Unsupervised learning Linear Methods下

.PCA–AnotherPointofView另外一种解释方法就是，用多个component来线性表示原来的样本，最小化reconstructionerror，最后利用svd求解方程，得到的U矩阵就是协方差矩阵的
是汤圆啊·2020-08-04 07:51

利用PCA对数据降维并处理Iris数据集（附Python代码）

求协方差矩阵，这里的data是上一步去均值化后的数据矩阵，nsamplesn_{samples}nsamples是样本的个数，cov=(da
koko_TT·2020-08-04 07:25

矩阵的特征值分解、奇异值分解及其在PCA主成分分析中的应用

主成分分析是通过一组变量的线性组合来解释这组变量的协方差矩阵里面的变异性信息的。以此来达到数据的压缩和根据原变量前前系数大小对数据进行解释。
Lily_我是一个小钢豆·2020-08-04 06:32

机器学习实战(11) 利用PCA来简化数据 基于python3

loaddata函数导入数据；pca函数首先去平均值，然后获取去均值后的协方差矩阵，计算协方差矩阵的特征值和特征向量，然后将数据转换到新空间。
得克特·2020-08-04 06:38

PCA降维深入理解

简单回忆：计算协方差到底是选行还是选列呢，记住协方差矩阵是计算不同维度间的协方差，不是两个样本间的，所以我们求协方差的目的就是计算不同纬度之间的相关性，并选出特征值最大的前多少个纬度，把特征值小的纬度去掉
天天撸代码·2020-08-04 02:12

PCA的数学原理

目录一、数据的向量表示及降维问题二、向量的表示及基变换1、内积与投影2、基3、基变换的矩阵表示4、协方差矩阵及优化目标5、方差6、协方差7、协方差矩阵8、协方差矩阵对角化9、算法及实例10、进一步讨论PCA
嘻哈吼嘿呵·2020-08-04 00:57

py2.7《机器学习实战》利用PCA来简化数据

最近看了PCA降维，很多地方还是不理解，还是线代学的太差了，但是书上总结的还是挺精简的一、在Numpy中实现PCA1、伪代码：（1）去除平均值（均值归0方便计算方差）（2）计算协方差矩阵（3）计算协方差矩阵的特征值和特征向量
Kelisita·2020-08-03 21:01

利用MATLAB进行主成分分析降维示意

112426-13;13344021];%原始数据avg=mean(data,2);data_avg=data-avg;%去均值处理C=data_avg*data_avg'/size(data,2);%计算协方差矩阵
FYm96·2020-08-03 21:14

PCA最大方差

2.求样本协方差矩阵；3.对协方差矩阵进行特征
深度学习视觉·2020-08-03 19:41

期望、方差、标准差、协方差、相关系数、协方差矩阵、残差、残差平方和(SSE)、标准化残差，残差分析

通过学习，结合网络上搜索，把相关概念整理了一下。1、期望（均值、数学期望）期望是度量数据的集中趋势的一个重要指标，是研究随机变量的一个重要数字特征离散型随机变量Xi，其对因的概率P(Xi),则有XiP(Xi)的和成为离散随机变量的期望。Xi:,对应的概率为：，则：连续型设连续的随机变量X的概率密度函数为f(X)，若积分绝对收敛，则其积分值为该随机变量的期望。函数的期望：离散：设Y是随机变量X的函数
lbywyj·2020-08-03 18:50

PCA降维原理(主成分分析)小结

PCA降维PCA是什么目的和原则PCA与数学理论均值和零均值化均值零均值化特征向量和特征值定义性质方差协方差协方差矩阵协方差矩阵对角化PCA过程总结PCA是什么PCA（PrincipalComponentAnalysis
rcoon·2020-08-03 13:21

主成分分析（PCA）降维原理、特征值分解与SVD分解

文章目录PCA介绍PCA降维原理最大化方差理论最小化投影理论对PCA两种理论的直观解释方阵A求取特征值和特征向量方法（特征值分解）基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法SVD分解原理SVD分解求矩阵特征值的方法
一骑走烟尘·2020-08-03 12:40

徒手写代码之《机器学习实战》----PCA算法(1)（利用PCA对半导体制造数据降维）

dataMat,topNfeat=9999999):#计算均值meanVals=dataMat.mean(0)#去均值化，均值变为0meanRemoved=dataMat-meanVals#remove#计算协方差矩阵
憨宝宝·2020-08-03 11:25

作业：利用PCA对半导体制造数据（secom.data）进行降维

文件并对nan进行处理浏览本文前请先熟知PCA的基本原理及大致过程，详见：降维基础知识（样本均值、样本方差、中心矩阵）与PCA（最大投影方差，最小重构代价，SVD分解）根据PCA理论：构建样本矩阵X、协方差矩阵
Cyril_KI·2020-08-03 10:07

降维基础知识（样本均值、样本方差、中心矩阵）与PCA（最大投影方差，最小重构代价，SVD分解）

降维基础知识与PCA入门1.DimensionReduction概述2.降维基础知识2.1样本矩阵2.2样本均值2.3样本协方差矩阵3.Featureselection4.Principecomponentabalysis
Cyril_KI·2020-08-03 10:07

5月深度学习班第1课机器学习中数学基础

来最小化损失函数，也就是沿着梯度的反方向泰勒级数：展开式通项贝叶斯公式：后验概率=先验概率*条件概率特征值与特征向量：特征值不同，特征向量线性无关PCA:降维的同时尽可能的保留原始的信息过程1)先求解协方差矩阵
weixin_30901729·2020-08-03 06:53

PCA-图像降维重构

2)计算协方差矩阵。3)计算协方差矩阵的特征值与特征向量。4)对特征值从大到小排序，选择其中最大的K个。然后将其对应的k个特征向量分别作为行向量组成新的特征向量矩阵。
@WitnesS·2020-08-02 14:16

python 矩阵分析（求方差，协方差矩阵，特征值，特征向量......）;PCA实现

1.求均值importnumpyasnpX=np.array([1,2,3,4,5,6])np.mean(X)a=np.array([[1,2],[3,4]])np.mean(a)#将上面二维矩阵的每个元素相加除以元素个数（求平均数）#输出：2.5np.mean(a,axis=0)#axis=0，计算每一列的均值#输出：array([2., 3.])np.mean(a,axis=1)#计算每一行的
qnczmf·2020-08-02 14:27

第二次作业：卷积神经网络 part 1

最优化数学知识点算法或理论知识点贝叶斯分类器随机变量，贝叶斯公式，随机变量独立性，正态分布，最大似然估计决策树概率，熵，Gini系数KNN算法距离函数主成分分析协方差矩阵，散布矩阵，拉格朗日乘数法，特征值与特征向量
杨凯YK·2020-08-01 17:00

TSVD截断奇异值分解

从某种程度上来说，PCA和SVD是一对表亲，PCA对特征的协方差矩阵进行分解，找到一堆特征的线性组合，尽可能多的表示出原始特征中成分，SVD则对原始数据直接进行奇异值分解，找到原始数据中尽可能大的特征值
像在吹·2020-08-01 08:31

核主成分分析（Kernel-PCA）

—————————————————————————————————————————————————————我们知道在讨论主成分分析的主要部分是求协方差矩阵及其特征值和特征向量，而实际我们用到的是特征向量
Captain_zp·2020-08-01 08:58

PCA－Principal Components Analysis数学原理

Relatedknowledge要预备的知识MainProcess处理流程Why为什么特征值这么神奇详细线型变换最近自学的重点是特征工程，首当其冲的当然是PCA，可是看了好几篇国内搜索靠前的博客大部分都是做法而不是原理，为什么协方差矩阵的特征值最大就说
煎饼果子来一套·2020-08-01 08:45

核主成分分析（Kernel-PCA）

—————————————————————————————————————————————————————我们知道在讨论主成分分析的主要部分是求协方差矩阵及其特征值和特征向量，而实际我们用到的是特征向量
Captain_zp·2020-08-01 07:44

PCA代码

PCA算法在TE过程故障诊断的应用PCA算法介绍PCA主程序函数调用对训练数据的标准化处理（均值为0，方差为1）测试数据的标准化处理协方差矩阵的特征值分解确定主元个数得分空间与残差空间计算训练数据的T(
K_K0219·2020-08-01 06:13

机器学习——特征工程之数据相关性

机器学习——特征工程之数据相关性前言图表相关性协方差和协方差矩阵代码实现相关系数1、皮尔逊相关系数(Pearsoncorrelationcoefficient）2、斯皮尔曼相关性系数、秩相关系数（spearmancorrelationcoefficient
Macan_ML·2020-08-01 05:06

halcon中的分类器之GMM算子全讲解

希望对大家有用creat_class_gmm();含义：创建高斯混合模型；输入参数：NumDim：几个特征；NumClasses:样本分类个数；NumCenters:类中心的个数；CovarType:协方差矩阵
余辉亮的学习笔记·2020-08-01 02:29

核PCA——从理论到实现

协方差矩阵：C=1NXXT可以做特征值分解C=UΛUT，其中U为特征矩阵，Λ是特征值矩阵。若只保留k个维度，只需要以k个特征向量为基矢，将所有的向量向他们投影，就可以了。
断腿小胖子·2020-08-01 01:13

核主成分分析—Kernel Principal Component Analysis（KPCA）

1.介绍假设我们有一个数据集：其中，数据集的均值为0（如果均值不为0，要先对做处理，减去均值）的协方差矩阵：（1）主成分分析（PCA）其
qq_39683748·2020-07-31 22:07

PCA降维 C++实现

PCA是模式识别中常见的特征降维的算法，其大体步骤可以分为以下几个部分：（1）原始特征矩阵归一化处理（2）求取归一化处理后特征矩阵的协方差矩阵（3）计算协方差矩阵的特征值及其对应的特征向量（4）按照特征值从大到小排列特征向量
潘小浩·2020-07-31 20:14

机器学习（十八） 方差、标准差、协方差、协方差矩阵、相关系数

实例计算学习数学理论发现还是懂了理论自己算一算，印象才深刻，记忆才清晰，并且在整理计算过程中会使得想法进一步加深，挖掘出来表面想象够不到的地方。先来看看统计学定义：大意是通过各种研究方法研究某一现象的内在规律，促进科学发展。统计学统计学统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检
李龙生·2020-07-31 19:27

图像特征提取之--PCA方法

通过求样本矩阵的协方差矩阵，然后求出协方差矩阵的特征向量，这些特征向量就可以构成这个投影
Tsingfeng_math·2020-07-31 19:15

Python 主成分分析PCA

Python主成分分析PCA主成分分析（PCA）是一种基于变量协方差矩阵对数据进行压缩降维、去噪的有效方法，PCA的思想是将n维特征映射到k维上（k0时说明X和Y是正相关关系，协方差<0时X和Y是负相关关系
杨航JAVA·2020-07-31 17:30

Iris数据集使用PCA/LDA/KPCA降维的结果比较

对数据中心化求特征的协方差矩阵求协方差矩阵的特征值和特征向量取最大的
靠影·2020-07-31 16:02

PCA与KPCA

PCA是利用特征的协方差矩阵判断变量间的方差一致性，寻找出变量之间的最佳的线性组合，来代替特征，从而达到降维的目的，但从其定义和计算方式中就可以看出，这是一种线性降维的方法，如果特征之间的关系是非线性的
像在吹·2020-07-31 13:18

KPCA代码

KPCA算法在TE过程故障诊断的应用KPCA算法介绍KPCA代码数据预处理计算核矩阵中心化核矩阵协方差矩阵的特征值分解确定主元个数将特征向量按特征值的大小顺序排序单位化特征向量重建测试数据控制限的设定故障数据的检测绘图求检测率
K_K0219·2020-07-31 13:47

PCA 主成分分析 KPCA

文章目录主成分分析PCA1.结论1.单位向量的投影表示：2.散布（协方差）矩阵2.PCA算法推导思想3.散布矩阵(协方差矩阵)4.PCA理论推导-----最大化投影方差法5.为什么是最大特征值对应的特征向量
promisejia·2020-07-31 12:13

协方差矩阵的理解

协方差用来衡量两个变量的总体误差（一个变量增大，另一个变量是否也增大），而方差是协方差的一种特殊情况(两个变量相等)协方差计算公式：Cov(X,Y)=E[(x−E(x))(Y−E(Y))]=E(XY)−E(X)E(Y)Cov(X,Y)=E[(x-E(x))(Y-E(Y))]=E(XY)-E(X)E(Y)Cov(X,Y)=E[(x−E(x))(Y−E(Y))]=E(XY)−E(X)E(Y)若两个变量
酸菜余·2020-07-30 18:18

Coding and Paper Letter（二十四）

Coding：1.R语言包geex，用于估计参数的框架和来自R中的一组无偏估计方程（即M-估计）的经验夹层协方差矩阵。
weixin_34007291·2020-07-30 17:33

Scikit-learn：数据预处理Preprocessing data

特征的预处理基础知识参考[数据标准化/归一化normalization][均值、方差与协方差矩阵][矩阵论：向量范数和矩阵范数]Note:一
-柚子皮-·2020-07-29 21:46

协方差矩阵和数据分布

对于维度为k的数据集，其变量之间的相关性通过K*K的协方差矩阵来表示。
ziyu123·2020-07-29 21:40

MUSIC算法分析和实现

此算法提出之前的有关算法都是针对阵列接收数据协方差矩阵进行直接处理，而MUSIC算法的基本思想则是对任意阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解，从而得到与信号分类相对应的信号子空间和与信号分量相正交的噪声
zhuguorong11·2020-07-29 13:48

从一点一滴开始学习了解LDA-Learning Linear Discriminate Analysis from scratch

从一点一滴开始学习了解LDA-LearningLinearDiscriminateAnalysisfromscratch前言参考文献初涉LDA看代码看概念看例子类均值类协方差矩阵类内散度矩阵类间散度矩阵求解特征值和特征向量多分类
golfbears·2020-07-29 10:00

高斯概率密度函数

如果用矩阵形式表示对于联合高斯矢量，其PDF为：其中均值矢量和协方差矩阵为：协方差定义为：条件高斯PDF也是高斯的，且矢量参数高斯PDF：对于D维矢量服从参数为的多维高斯分布，其高斯PDF为：如果与是联合高斯的
DesertFox_Jie·2020-07-29 09:54
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