协方差矩阵第17页

Gaussian function学习

文章目录参考自维基百科：一维高斯函数：二维高斯函数：多维高斯函数：参考自http://cs229.stanford.edu/section/gaussians.pdf一元高斯协方差矩阵多元高斯函数参考自维基百科

菜鸟快快飞·2020-07-29 08:07

SLAM后端--滤波方法和非线性优化方法

缺点：它的一个大缺点就是存储量和状态量是平方增长关系，因为存储的是协方差矩阵，因此不适合大型场景

追求卓越583·2020-07-29 03:08

自动驾驶（四十二）---------视觉SLAM（后端优化）

每个方程都受噪声影响，假设状态量和噪声项服从高斯分布——意味着在程序中，只需要储存它们的均值和协方差矩阵即可。均值可看作是对变量最优值的估计，而协方

一实相印·2020-07-29 03:20

数值分析Matlab二维正态(高斯)分布以及协方差矩阵

数值分析Matlab二维正态(高斯)分布以及协方差矩阵主要是使用了matlab的mvnrnd产生随机的正态（高斯）分布二维矩阵，然后绘制出来。

zhangphil·2020-07-29 02:10

PCA和特征向量特征值解答

2013-2-5问方09:19:20问下协方差矩阵的特征值和特征向量到底是它的什么，有什么意义答方109:26:44主轴的方向答方109:27:16协方差可以描述一个样本的散度问方09:28:34是一个样本还是多个之间问方

zhang11wu4·2020-07-29 02:00

直观上理解PCA中特征值和特征向量

http://blog.jqian.net/post/pca.html协方差矩阵协方差(Covariance)用于衡量两个变量的总体误差。

圣空老宅·2020-07-29 02:55

PCA算法是怎么跟协方差矩阵/特征值/特征向量勾搭起来的?

PCA,PrincipleComponentAnalysis,主成份分析,是使用最广泛的降维算法.......(关于PCA的算法步骤和应用场景随便一搜就能找到了,所以这里就不说了.)假如你要处理一个数据集,数据集中的每条记录都是一个\(d\)维列向量.但是这个\(d\)太大了,所以你希望把数据维度给降下来,既可以去除一些冗余信息,又可以降低处理数据时消耗的计算资源(用computationbudg

weixin_30901729·2020-07-28 17:21

matlab:画二维正态分布密度函数图

首先，把二维正态分布密度函数的公式贴这里这只图好大啊~~但是上面的那个是多维正态分布的密度函数的通式，那个n阶是对称正定方阵叫做协方差矩阵，其中的x,pi,u都是向量形式。

weixin_30548917·2020-07-28 16:34

MATLAB 二元正态分布matlab程序

>>x=-20:0.5:20;y=-20:0.5:20;mu=[-1,2];sigma=[11;13];%输入均值向量和协方差矩阵,可以根据需要修改[X,Y]=meshgrid(x,y);%产生网格数据并处理

weixin_30326745·2020-07-28 16:31

样本数少于特征数的PCA降维

支持向量机的分类问题的时候，考虑到读取的图片特征数过大，如我的图片进行压缩之后还是有8100多的特征，而我的训练样本数只有600多张，需要用PCA降一下维，但是平时学的PCA降维要求样本数要大于特征数的，不然求不出协方差矩阵

阿GEM是我的·2020-07-28 09:49

matlab编程进行卡尔曼滤波的简单例子

理论速度初值v(1)=0ut=-270;%加速度值F=1;%状态转移矩阵B=0.01;%控制矩阵步长值H=1;%观测矩阵v=randn(1,N)*5;%观测噪声均值=0，方差=5R=[5];%观测噪声协方差矩阵

lijil168·2020-07-28 02:02

MATLAB二维正态分布图

clcclearcloseallmu=[0,0];%均值向量Sigma=[10.8;0.81];%协方差矩阵[X,Y]=meshgrid(-3:0.1:3,-3:0.1:3);%在XOY面上，产生网格数据

delaoguai7289·2020-07-27 21:16

高斯判别分析

概率密度函数如下：其中|Σ|是Σ的行列式，Σ是协方差矩阵，而且是对称半正定的。当μ是二维的时候可以如下图表示：其中μ决定中心位置，Σ决定投影椭圆的朝向和大小。如

幸福诗歌·2020-07-27 19:19

matlab 生成二维或三维空间中满足正态分布的样本点，并绘图

1.二维空间二分类问题%%参数设置mean=[23];%%均值SIGMA=[10;02];%%协方差矩阵,假设各维度独立，故可设为对角阵r=mvnrnd(mean,SIGMA

Jaster_wisdom·2020-07-27 15:51

机器学习—主成分分析PCA（理论部分）

3.协方差矩阵：协方差只能处理二维问题，那维数多了自然需要计算多个协方差，我们可以使用矩阵来组织这些数据。 协方差矩阵是一个对称的矩阵，而且对角线是各个维度的方差。二维的例子：三维的例子：4

Climb_Ma·2020-07-27 15:46

pcl点云特征提取法线估计 PFH FPFH NARF 惯量偏心矩 RoPs特征视点特征直方图VFH GASD特征

RoPs特征视点特征直方图VFHGASD特征博文末尾支持二维码赞赏哦_如果要对一个三维点云进行描述，光有点云的位置是不够的，常常需要计算一些额外的参数，比如法线方向、曲率、文理特征、颜色、领域中心距、协方差矩阵

EwenWanW·2020-07-27 14:32

ORB_SLAM2视觉惯性紧耦合定位技术路线与代码详解1——IMU流型预积分

前面关于VINS的详解说过预积分计算过程，那篇使用的是四元数旋转求解，和这里的过程是一样的，主要计算三个量，分别是IMU预积分值，预积分测量值的协方差矩阵以及残差的雅各比矩阵，各自用途就不多说，有不懂的可以参照

五行缺帅wangshuailpp·2020-07-27 13:00

降维方法(LDA、PCA、KLDA、MDS和ISOMAP)总结

线性降维PCA(无监督)1.协方差矩阵：随机变量组成的向量，每组随机变量的协方差构成的一个对称矩阵，其对角元是每组随机变量的方差2.矩阵的对角化：对于矩阵M，有可逆矩阵V，使得成为对角矩阵，而M的特征值对应的特征向量组成了该可逆矩阵

Geek_·2020-07-25 18:15

机器学习之PCA降维算法（二）手写实现

k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征代码实现'''pca'''#导入科学计算包，方便矩阵的生成和运算importnumpyasnp#数据生成直接转置，因为协方差矩阵

繁华三千东流水·2020-07-16 04:12

numpy中的cov(方差计算)简单介绍

协方差矩阵的计算公式可以参考这一篇博文协方差矩阵官方文档介绍简单使用介绍有下面一个例子，计算数组[1,2,3]和[1,1,1]的协方差矩阵importnumpyasnpX=np.array([1,2,3

安安爸Chris·2020-07-16 03:43

[线性代数] 如何求协方差矩阵

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。

kuang_liu·2020-07-16 01:33

sklearn.covariance（协方差）模块结构及用法

许多统计学问题需要做总体协方差矩阵评估，可以看作是数据集散点图的评估。大多数情况下，这样一个评估会在与一个对估计质量有很大影响（大小、结构、同质性）的样本上完成。

Quant_Learner·2020-07-15 19:09

使用Python计算方差协方差相关系数

卡尔曼和玻尔兹曼谁曼·2020-07-15 19:56

VINS理论与代码详解3——IMU预积分

论文内容：1.论文第IV点的B部分IMU预积分，IMU预积分的作用是计算出IMU数据的观测值（就是IMU预积分值）以及残差的协方差矩阵和雅各比矩阵，那就要清楚的明白为什么要

五行缺帅wangshuailpp·2020-07-15 02:36

PCA算法

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（k

zbxzc·2020-07-15 02:01

ENVI下的统计分析功能

1.图像像素统计统计单波段影像的最大、最小值、均值、标准差、协方差和直方图；多波段之间波段间的统计特征包括协方差矩阵、相关系数矩阵、本征向量和散点分布图等1)直接统计(1)快速统计快

qq_34571169·2020-07-14 18:23

《机器学习实战》PCA源码

#coding：utf-8fromnumpyimport*"""将数据转换成前N个主成分的伪代码如下:去除平均值计算协方差矩阵计算协方差矩阵的特征值和特征向量将特征值从大到小排序保留最上面的N个特征向量将数据转换到上述

perfect_young·2020-07-14 12:00

转 ENVI下的统计分析功能

1.图像像素统计统计单波段影像的最大、最小值、均值、标准差、协方差和直方图；多波段之间波段间的统计特征包括协方差矩阵、相关系数矩阵、本征向量和散点分布图等1)直接统计(1)快速统计快

ihadl·2020-07-14 11:46

Machine Learning之高等数学篇(二十)☞《数字特征之期望、方差...中心距...峰度...等》

上一节呢，我们学习了《连续型与均匀、指数、正态分布等…》，这次我们续接上一节的内容，来学习《数字特征之期望、方差…中心距…峰度…等》一、期望例1例2二、方差常见分布三、标准差四、协方差协方差矩阵五、Pearson

来自外星的一只猿·2020-07-14 07:36

传感器融合算法：卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器

初始化状态和协方差矩阵-过滤器将根据第一次测量初始化自行车的位置。然后汽车将在一段时间后接收另一个传感器测量值Δt\Delta{t}Δt。

渐无书xh·2020-07-13 20:40

卡尔曼滤波算法详细推导

一、预备知识1、协方差矩阵是一个维列向量，是的期望，协方差矩阵为可以看出协方差矩阵都是对称矩阵且是半正定的协方差矩阵的迹是的均方误差2、用到的两个矩阵微分公式公式一：公式二：若是对称矩阵，则下式成立tr

victor_zy·2020-07-13 16:58

一、求相关函数 corrcoef+协方差矩阵cov

CHLO-E·2020-07-13 13:19

视频教程：卡尔曼滤波器的原理以及在MATLAB中的实现

http://t.cn/RPPT9uz示例代码：Z=(1:100);%观测值noise=randn(1,100);%方差为1的高斯噪声Z=Z+noise;X=[0;0];%状态P=[10;01];%状态协方差矩阵

山猫小队长·2020-07-13 12:05

cov函数 corrcoef函数【Matlab】

12．cov函数cov函数用于求协方差矩阵，计算协方差的数学公式为：cov(x1,x2)=E[(x1-u1)(x2-u2)]。其中，E是数学期望，u1=Ex1,u2=Ex2。cov函数的调用语法如下。

han_hhh·2020-07-13 05:09

协方差矩阵和相关矩阵的关系

1、协方差矩阵协方差是衡量两个随机变量的相关程度。

animaldww·2020-07-13 02:49

【 MATLAB 】协方差 cov以及协方差矩阵基础知识

Covariance翻译为协方差，因此，MATLAB里面的函数cov也就是求协方差了。至于MATLAB语言里面的协方差函数cov的语法是什么样的以及怎么用的，我们稍后再说，这里首先介绍下协方差相关的基础知识点。本文内容参考自MATLAB的帮助手册，有的时候不得不说，数据手册才是最好的教材，不仅对于MATLAB，这里提供的都是原滋原味的官方内容。例如我经常去了解一些MATLAB中的相关函数，命令等，

李锐博恩·2020-07-13 01:17

机器学习之数学基础（二）概率论与贝叶斯试验

文章目录概率公式统计数字的概率本福特定律条件概率与全概率公式贝叶斯公式概率分布两点分布二项分布泊松分布均匀分布指数分布正态分布常见分布总结Beta分布事件的独立性期望期望的类型和性质方差协方差协方差定义和性质协方差的意义协方差和独立、不相关的关系协方差的上界Pearson相关系数协方差矩阵切比雪夫不等式大数定律伯努利定理中心极限定理概率公式统计数字的概率本福特定律条件概率与全概率公式贝叶斯公式举例

Nakisha·2020-07-13 01:49

协方差矩阵的数学含义及应用

协方差矩阵的定义很简单。假设你有n个随机变量,你要怎么刻画它们之间的相关性？一个很简单的想法就是考虑所有的配对协方差.但是这总共有n^2个数字，实在是有点多。那么有没有一种紧凑的方式

勇往直前的流浪刀客·2020-07-12 20:42

多维高斯分布

我们常见的一维高斯分布公式为：拓展到高维就变成：其中，表示维度为的向量，则是这些向量的平均值，表示所有向量的协方差矩阵。本文简单探讨一下，上面这个高维的公式是怎么来的。

Baobin Zhang·2020-07-12 19:13

数据降维、PCA——基于鸢尾花数据集

原理：矩阵的主成分就是其协方差矩阵对应的特征向量，按照对应的特征值大小进行排序，最大的特征值就

夏绿·2020-07-12 18:28

基于 python 的主成分分析步骤及应用实例

主成分分析(PrincipalComponentAnalysis)算法步骤：设有m条n维数据：将原始数据按列组成n行m列矩阵X将X的每一行（代表一个属性字段）进行零均值化，即减去这一行的均值求出协方差矩阵

weixin_46338427·2020-07-12 15:42

ORB-SLAM初始化:Initializer.cpp

关于归一化的内容如下：2.关于协方差矩阵的一点认识：协方差矩阵可以简单粗暴的说成是分配权重的。

蒋满城·2020-07-12 14:02

主成分分析-python机器学习实现(PCA)

文章目录numpy+pandas实现1.标准化原始数据集2.获得协方差矩阵3.获得特征向量和特征值4.按照特征值降序排列相应的特征向量5.选择k个特征值最大的特征向量6.获得k维矩阵，W7.使用W实现维度转换

ZachhhBweg·2020-07-12 13:53

【机器学习】PCA原理解释及其在MNIST上的应用

预备知识：什么是协方差：https://blog.csdn.net/GoodShot/article/details/79940438什么是协方差矩阵：https://baike.baidu.com/item

酸柠浮冷萃·2020-07-12 12:16

【sklearn篇】mixture.GaussianMixture各参数详解以及代码实现

GaussianMixture参量n_components混合高斯模型个数，默认为1covariance_type协方差类型，{‘full’,‘tied’,‘diag’,‘spherical’}full指每个分量有各自不同的标准协方差矩阵

Yakuho·2020-07-12 11:25

MSCKF算法流程框架

IMU和摄像机的时间偏移量*MSCKF参数：+状态向量里滑动窗口大小的范围、+空间点三角化误差阈值、+是否做零空间矩阵构造和QR分解构造MSCKF状态向量IMU数据，估计新的MSCKF状态变量和对应的协方差矩阵图像数据处理

いしょ·2020-07-12 11:17

转：数据标准化/归一化normalization

基础知识参考：[均值、方差与协方差矩阵][矩阵论：向量范数和矩阵范数]数据的标准化（normalization）和归一化数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间

weixin_30612769·2020-07-12 06:30

Spark大数据分析-MLlib：线性回归实例

目录分析和准备数据分析数据分布分析列余弦相似性计算协方差矩阵转换为LabeledPoint拆分数据特征缩放和均值归一化拟合和使用线性回归模型预测目标值评估模型的性能解释模型参数加载和保存模型调整算法找到正确的步长和迭代次数添加高阶多项式偏差

sword_csdn·2020-07-12 00:48

Pandas —— cum累积计算和rolling滚动计算

按列计算）mean()计算数据样本的算术平均数var()计算数据样本的方差std()计算数据样本的标准差corr()计算数据样本的Spearman（Pearman）相关系数矩阵cov()计算数据样本的协方差矩阵

starter_zheng·2020-07-11 23:50

python实现PCA（主成分分析）降维

求平均值，然后对于所有的样例，都减去对应的均值第二步：求特征协方差矩阵第三步：求协方差的特征值和特征向量第四步：将特征值按照从大到小的顺序排序，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列向量组成特征向量矩阵

初心不忘·2020-07-11 22:12

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