协方差矩阵

python代码实现对RGB图片进行费歇尔(Fisher)二类分类

'''1.设置样本数据,设置分类标签水果--1背景--02.求两类样本的均值向量3.求两类样本的协方差矩阵4.求w5.求f(水果)f(背景)6.求d7.读入测试图像,求解RGB8.对图像的每一个像元进行分类
M ＆ J·2020-07-05 10:10

python实现计算RGB图像协方差矩阵

importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotasplt#计算三波段协方差'''1.读取图像BGR三个波段的元素2.分别计算三个波段元素平均值3.计算cov协方差4.得出协方差矩阵
M ＆ J·2020-07-05 10:40

很少训练数据情况下的模型性能对比

由于变量独立假设，只需要估计各个变量的方法，而不需要确定整个协方差矩阵。（因为在这个假设的条件下，参数与参数之间0关联，那么协方差矩阵全为0=>代表变量之间无相关性）正
如歌的行板_·2020-07-05 04:05

浅谈协方差矩阵

原文地址：http://bbs.pinggu.org/thread-3237192-1-1.html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
LaoLiulaoliu·2020-07-04 06:41

SPSS学习笔记【三】-聚类分析&判别分析

不能对变量聚类；参数（聚类个数）需要提前指定层次聚类样本和变量都可以聚类，不局限于参数选择将所有观测指标纳入系统形成树形图样本大时，计算慢判别分析自变量符合多元正态分布，不存在多重共线性所有自变量在各组之间协方差矩阵相等因变量确定且独立自变量和因变量符合线性假设聚类分析与判别分析的区别与联系都是研究分类的
Rnan-prince·2020-07-02 16:22

机器学习算法：多元高斯模型

双高斯独立分布可视化3：从零开始推导多元高斯分布4：多元正态分布性质5：高斯判别分析模型6：高斯判别分析模型Demo1：多元正态分布及可视化多元正态分布也叫多元高斯分布，这个分布的两个参数分别是平均向量和一个协方差矩阵其中
经年不往·2020-07-02 11:01

数据降维之主成分分析、多维缩放、t分布随机近邻嵌入、自编码神经网络

主成分分析（PCA）算法描述：输入样本集：低维空间具体过程：注意：实践当中通常对样本矩阵进行奇异值分解代替协方差矩阵特征值分解.维数：的选取规则：自编码神经网络自动编码器（autoencoder）是神经网络的一种
Mr.Gavin·2020-07-02 10:00

机器学习算法原理与实践（三）、卡尔曼滤波器算法浅析及matlab实战

协方差矩阵状态协方差矩阵传递状态协方差的更新Matlab实现Matlab效果测试代码测试效果【原创】Liu_LongPo转载请注明出处【CSDN】http://blog.csdn.net/llp1992
Liu_LongPo·2020-07-02 09:28

充分统计量

一个充分统计量就是一个关于样本集D的函数s（允许是向量形式的函数)，其中包含了能有助于估计某种参数θ的全部相关信息，就是说我们希望充分统计量的定义能够有这样的约束条件：p(θ|s,D)=p(θ|s)举个例子说：对于高斯分布，期望和协方差矩阵就是它的充分统计量
lancelot_vim·2020-07-02 07:00

机器学习课程笔记【十一】- 因子分析

本节为吴恩达教授机器学习课程笔记第十一部分，因子分析，针对样本数量少，特征维度高的数据建模，主要包括：样本数量远大于特征维度时使用高斯分布建模的问题，对协方差矩阵的两种限制条件，多元高斯联合分布的边缘分布和条件分布
不会算命的赵半仙·2020-07-02 06:02

特征值和特征向量

此外，特征值分解形成协方差矩阵几何解释的基础。在这篇文章中，我将简单的介绍这个数学概念，并且展示如何手动获取二维方形矩阵的特征值分解。特征向量是一个向量，当在它上面应用线性变换时其方向保持不变。
guang_mang·2020-07-02 01:22

闲话矩阵论

当然书中主要是针对有限维的情况来讨论的，这样的话就可以用向量和矩阵来表示线性空间和线性变换，同其他的数学形式一样，矩阵是一种表达形式（notation），而这一方面可以简洁地表达出我们平时遇到的如线性方程和协方差关系的协方差矩阵等
faceRec·2020-07-01 23:45

机器学习之统计分析(1)

提供所选择字段的直方图，如下图所示：协方差相关系数算法用于计算一个矩阵中每一列之间的协方差（变化趋势相同，协方差为正，变化趋势相反，协方差为负，如果相互独立，则数值为0，但数值为0，不一定是相互独立）协方差矩阵计算的是不同维度之间的协方差
傲慢的上校·2020-07-01 17:18

〖机器学习白板推导1〗样本均值&样本方差&PCA！

文章目录一.样本均值二.样本方差三.中心矩阵的性质四.协方差矩阵和散度矩阵关系五.PCA降维(最大投影方差角度)六.PCA降维(最小重构距离角度)本文整理自b站大神【机器学习】【白板推导系列】首先假设样本集
decinzhang·2020-07-01 16:45

对pearson相关系数以及协方差矩阵的理解

之前一直从公式中理解，今天看到这个回答，用两个向量夹角余弦来理解感觉发现了新世界https://segmentfault.com/q/1010000000094674*********************************************************************其二,按照大学的线性数学水平来理解,它比较复杂一点,可以看做是两组数据的向量夹角的余弦.皮尔逊相
Tanya_girl·2020-07-01 13:58

马科维茨投资组合理论

不考虑做空的情况下，加一条限制条件ωi>0目标函数及约束条件中：E(r)=∑iωiE(ri)σ2=ω⃗TCω⃗注：A为个人投资者的风险厌恶度，ωi为每种资产的配置比例，ω⃗为各资产配置比例列向量，C为各资产ri的协方差矩阵
MattBlues·2020-07-01 11:27

Gram矩阵简单解释

：https://blog.csdn.net/wangyang20170901/article/details/790378671、Gram矩阵的定义2、意义格拉姆矩阵可以看做feature之间的偏心协方差矩阵
zl3090·2020-06-30 18:51

Mahalanobis距离（马氏距离）

Mahalanobis距离与Euclidean距离（欧式距离）类似，不过还需除以空间的协方差矩阵。如果协方差矩阵是单位矩阵，则Mahalanobis距离退化为Euclidean距离。
东西北·2020-06-30 11:20

IMU预积分的一些理解

讲一下我的理解：整体流程1.推导IMU离散运动方程2.根据离散运动方程，进行预积分，并将预积分的误差项拆分出来，因为我们在定义误差的时候，有P，V，和R，所以不同的误差其实权重是不一样的，我们需要误差项的协方差矩阵来定义这个权重
yariel·2020-06-30 11:28

协方差与协方差矩阵

引言：最近在看主成成分分析（PCA），其中有一步是计算样本各维度的协方差矩阵。先找些资料复习总结如下：协方差：通常，提到方差时需要对其进一步区分。（1）随机变量的协方差。
xueluowutong·2020-06-30 03:07

Gram 矩阵与神经网络风格迁移

文章目录作用Gram矩阵Gram矩阵计算Gram矩阵定义协方差矩阵Gram矩阵和协方差矩阵Gram矩阵意义计算实例作用gram矩阵是计算每个通道I的featuremap与每个通道J的featuremap
JY丫丫·2020-06-30 03:27

《异常检测》

二、可用方法常见的算法：概率与极值分析（假设数据分布并找到超过中心特定范围的数据）线性模型（如PCA计算重构误差或者分析协方差矩阵的）相似度模型（如ABOD，LOF、LOCI、LOOP和kNN等）决策树集成
cx_2016·2020-06-30 00:00

数据清洗和特征选择→PCA→1.算法理解

数据清洗和特征选择→PCA→1.算法理解《数据清洗和特征选择→PCA→1.算法理解》PCA的理解主要是明白2个协方差矩阵的意义以及关系设原始数据矩阵X对应的协方差矩阵为C，而P是一组基按行组成的矩阵，设
LeisureZhao·2020-06-29 23:52

n元（维）正态分布（The multivariate normal distribution）

茆诗松《概率论与数理统计教程》第二版中介绍了协方差矩阵和n元正态分布的密度函数，截图大家看一下，推荐身边准备这本书！************************
wjheha·2020-06-29 19:05

S.P.随机过程的分类

例子：正态过程由于正态分布完全由其均值向量和协方差矩阵决定，所以正态过程的分布完全由其均值函数（一阶矩）和相关函
姚巨龙·2020-06-29 09:18

主成分分析详解以及python实现

主成分分析的意义对于一组数据X，存在以下特征{x1,x2,x3},这些特征之间可能存在一些关联性，主成分分析就是利用代表数据之间关联性的协方差矩阵来去除数据的关联性，找到一组数据中最关键的要素。举一
钱思择-·2020-06-29 08:15

基于MATLAB的新冠病毒传播元胞自动机模拟

计算二维散点的正态分布可以用matlab中的mvnrnd函数具体用法为（以双变量为例）：先构造该两个变量的均值向量，再构造协方差矩阵
UESTC 五高考3模拟·2020-06-29 08:30

稀疏逆协方差矩阵估计（GraphicalLassonCV）

2.如果相关性比较大的话则适合用shrinkagecovariance（缩放相关性分析）以下为sklearn官方解释：协方差矩阵的逆矩阵（精度矩阵）与偏相关矩阵正比例，即它能给出数据之间的部分关系。
Marina-ju·2020-06-29 07:00

主成分分析 (PCA) 的Python实现

主成分分析步骤对原始数据进行标准化处理计算标准化数据协方差矩阵求协方差矩阵的特征值和特征向量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
乔木zzz·2020-06-29 05:16

基于图像特征点匹配的三维立体重建

目前流行的特征点检测算法：Laplacian检测算法，高斯差分DOG算法，以及根据梯度协方差矩阵检测图中的角点位置的*等检测算法，其中基于DOG的特征点检测方法——尺度不变特征变换（
若比邻666·2020-06-29 00:00

协方差矩阵的几何解释和多重高斯分布

协方差矩阵的几何解释和多重高斯分布这篇文章，总结之前阅读的这篇文章学到的知识点，即协方差矩阵的几何意义，同时利用几何解释，介绍多重高斯分布如何从标准单变量的高斯分布推导出来。
pp菌·2020-06-28 19:22

Daily Source

20170301协方差矩阵的理解协方差矩阵的几何解释(VeryGood)[LDA线性判别分析](1)(2)[EM](1)2基于灰度世界、完美反射、动态阈值等图像自动白平衡算法的原理、实现及效果putty
NoneLand·2020-06-28 18:34

CMA-ES 算法

CMA-ES算法一、算法介绍CMA-ES是CovarianceMatrixAdaptationEvolutionaryStrategies的缩写，中文名称是协方差矩阵自适应进化策略，主要用于解决连续优化问题
weixin_34110749·2020-06-28 11:14

OpenCV人脸识别Eigen算法源码分析

1理论基础学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础，现总结如下：1.1协方差矩阵首先需要了解一下公式：共公式可以看出：均值描述的是样本集合的平均值，而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均
weixin_34087301·2020-06-28 11:17

matlab练习程序（对应点集配准的四元数法）

3.由P和X构造协方差矩阵sigma。4.由协方差矩阵sigma构造4*4对称矩阵Q。5.计算Q的特征值与特征向量。其中Q最大特征值对应的特征向量即为最佳旋转向量q。6.通过四元数q得到旋转矩阵R。
weixin_33995481·2020-06-28 09:13

马氏距离理解

标准差与方差是衡量一维数据的,当存在多维数据时,要知道每个维度的变量之间是否存在关联,就需使用协方差.协方差是衡量多维数据中,变量之间的相关性.若两个变量之间的协方差为正值,则两个变量间存在正相关,若为负值,则为负相关.3协方差矩阵
weixin_30732487·2020-06-28 00:35

PCA

PCA主成分分析简介通过析取主成分显示出最大的个别差异，也用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目，可以使用样本协方差矩阵或相关系数矩阵作为出发点分析，将特征值小于1的成分放弃，只保留特征值大于1的成分，
Nelocage·2020-06-27 15:03

典型相关分析如何分析两组变量的关系

前言我们在分析两组变量之间的相关性时，比如X=[X1,X2,...,Xm]和Y=[Y1,Y2,...,Yn],最原始的方法就是直接计算X和Y的协方差矩阵，矩阵有m*n个值。
超人汪小建(seaboat)·2020-06-27 13:52

使用EM算法估计GMM参数的原理及matlab实现

相关数学概念协方差矩阵多维高斯分布其中k=n，即x的维度。GMM的原理GMM，高斯混合模型，是一种聚类算法。1.GMM概念：-将k个高斯模型混合在一起，每个点出现的概率是几个高斯混合的结果。
vivian_ll·2020-06-27 11:32

向量的表示及协方差矩阵

引言当面对的数据被抽象为一组向量，那么有必要研究一些向量的数学性质。而这些数学性质将成为PCA的理论基础。理论描述向量运算即：内积。首先，定义两个维数相同的向量的内积为：(a1,a2,⋯,an)T⋅(b1,b2,⋯,bn)T=a1b1+a2b2+⋯+anbn内积运算将两个向量映射为一个实数。其计算方式非常容易理解，但是其意义并不明显。所以，我们分析内积的几何意义。假设A和B是两个n维向量，我们知道
松子茶·2020-06-27 10:23

MatLab功率谱估计

转载：http://blog.sina.com.cn/gjchunqiu随机信号处理随机变量分布特征量均值mean协方差矩阵cov相关系数矩阵corrcoef[R,P]=corrcoef(X)，P值用于检验相关性
Fan2g·2020-06-27 08:15

使用Commons math做数值计算

使用Commonsmath做数值计算觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~FollowMe最近使用jmetal做多目标的时候，想用一些简单的方法求最大值最小值方差和协方差矩阵，但是原生代码真的是非常慢啊，
武科大许志伟·2020-06-27 07:49

数据降维--------主成分分析（PCA）算法原理和实现学习笔记

1主成分分析背景'''PCA计算步骤（思想是把数据投影到方向向量使数据集的特征向量到方向向量的垂线长度最短）1.去平均2.计算协方差矩阵3.计算协方差矩阵的特征向量和特征值4.将特征值从小到大排列5.保留最上面的
千语_肉丸子·2020-06-27 04:13

最通俗易懂的PCA主成分分析推导

terrifyzhao.github.io/2018/06/30/PCA%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90.html前言说到PCA你是不是第一时间想到的是对协方差矩阵做特征值分解
爱编程真是太好了·2020-06-27 04:36

常用算法（机器视觉方向）

目录1、GMM..12、AHP.13、HMM..14、KNN..15、K-Means：...16、Mean-shift方法...17、协方差矩阵...18、SIFT.19、SFM..210、回归问题：.
谢谢喵·2020-06-27 03:18

协方差矩阵的实例与意义

在机器学习中经常需要计算协方差矩阵，本科时没学过这个概念，一直对此非常头疼。现在试图通过实例的计算、图形化的表示来梳理一下什么是协方差矩阵。
mengxiaozuo·2020-06-27 02:41

PCA - python实现（二）

std()函数之间是不同的1.2np.linalg.svd()1.3PCA的应用二、PCA计算过程2.1FeatureNormalization特征归一化2.2计算降维矩阵2.2.1首先计算样本特征的协方差矩阵
小麦粒·2020-06-26 23:26

机器学习(10)--PCA 和LDA

PCA，LDA——简述要求：原数据协方差矩阵变换成对角矩阵（非对角线数据全为零）Ps：非对角线矩阵为零是因为特征线性无关原数据协方差矩阵不是对角矩阵是因为现在选择的基向量不好，变换后，选择好的基向量原理
SpringHeather·2020-06-26 21:32

特征值和特征向量

此外，特征值分解形成协方差矩阵几何解释的基础。在这篇文章中，我将简单的介绍这个数学概念，并且展示如何手动获取二维方形矩阵的特征值分解。特征向量是一个向量，当在它上面应用线性变换时其方向保持不变。
会敲键盘的猩猩·2020-06-26 21:35

非监督学习——PCA

——从特征分解到协方差矩阵：详细剖析和实现PCA算法一：前言1.1方差（Variance）方差是概率学和统计学中用来衡量随机变量或一组数据离散程度的度量。
StevenJane·2020-06-26 21:50
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