协方差矩阵

2019-01-24 多元高斯分布

建模示例改良版的异常检测算法：多元高斯分布或者多元正态分布多元高斯分布的参数：向量µ，一个n×n矩阵Σ，Σ被称为协方差矩阵（主成分分析也出现了协方差矩阵）Σ的行列式，使用Octave命令det(Sigma
奈何qiao·2023-12-23 01:53

lda 协方差矩阵_线性判别分析LDA详解

1LinearDiscriminantAnalysis相较于FLD(FisherLinearDecriminant)，LDA假设:1.样本数据服从正态分布，2.各类得协方差相等。虽然这些在实际中不一定满足，但是LDA被证明是非常有效的降维方法，其线性模型对于噪音的鲁棒性效果比较好，不容易过拟合。2二分类问题原理小结：对于二分类LDA问题，简单点来说，是将带有类别标签的高维样本投影到一个向量w(一维
weixin_39917211·2023-12-21 21:40

协方差矩阵

协方差矩阵有什么意义？
Σίσυφος1900·2023-12-21 06:30

基于卡尔曼滤波的运动目标跟踪(Matlab代码)

它基于观测数据和系统模型，通过不断更新状态估计值和协方差矩阵来提供最优的
技术猎手·2023-12-20 22:15

PCL基础介绍

computeCovarianceMatrix(constpcl::PointCloud&cloud,constEigen::Matrix¢roid,Eigen::Matrix&covariance_matrix)计算给定的三维点云的协方差矩阵
酱香拿钢·2023-12-19 08:08

MATLAB 主成分分析PCA拟合平面点云 （42）

该算法可以通过计算点云的协方差矩阵，然后找到协方差矩阵的特征向量，
点云学徒·2023-12-19 06:02

高斯过程回归 | Python高斯过程 Gaussian Process

均值向量描述了从高斯分布重复采样的集中趋势，协方差矩阵描述了点之间的相关性。
算法如诗·2023-12-18 12:06

相关基础知识

本文引注：https://zhuanlan.zhihu.com/p/4472215191.方差2.自协方差矩阵3.自相关矩阵4.互协方差矩阵5.互相关矩阵6.相关系数7.自相关函数、自协方差函数与功率谱密度
孤芳剑影·2023-12-06 01:10

主成分分析（PCA）

文章目录PCA的基本步骤特征值排序反转索引选择主成分结果应用场景协方差矩阵的数学解释协方差的定义协方差的含义协方差矩阵矩阵转置（X_normalized.T）为何需要转置在PCA中协方差矩阵的作用NumPy
h52013141·2023-12-04 08:08

covariance

协方差矩阵刻画了随机变量间的关系（即两向量之间的夹角，注意因为是随机变量/向量，因此这个是期望意义上的），其几何意义就是向量的点积。
TonnyYan·2023-12-03 16:32

对一个多维随机变量作为线性变换以后的协方差矩阵

假设是一个n维的随机变量，它的协方差矩阵对做线性变换，其中是一个矩阵（当然也可以是一个标量），的协方差矩阵证明如下：将代入，得
听海边涛声·2023-12-03 15:27

回声消除-卡尔曼滤波

将状态量记作xn\mathbf{x}_nxn，状态量的协方差矩阵记作Pn\mathbf{P}_nPn，可以由前一个时刻的状态，估计当前的状态估计过程表示为：xn=Fnxn−1\mathbf{x}_n=\
DEDSEC_Roger·2023-12-01 23:30

卡尔曼滤波之大杂烩

思想和实际应用物理含义的理解KF、EKF、UKF在传感器融合当中的应用卡尔曼滤波的理解以及参数调整无人驾驶技术——无损卡尔曼滤波（UKF）常见滤波汇总（KF、EKF、UKF和PF）终于明白协方差的意义了协方差矩阵的理解卡尔曼滤波
刘诺夫斯基·2023-11-30 20:01

【机器学习】K近邻算法

一、原理参数k的确定带权重的k近邻算法与模糊k近邻算法KNN算法用于回归问题在使用欧氏距离时应将特征向量归一化mahalanobis距离如何确定数据的协方差矩阵Bhattacharyya距离距离度量学习距离度量学习大边界最近邻分类二
十年一梦实验室·2023-11-29 07:23

MOT学习 - 卡尔曼滤波

参考资料：https://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/协方差矩阵：https://youzipi.blog.csdn.net
tang-0203·2023-11-27 18:09

matlab corrcoef 原理,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。
weixin_39851977·2023-11-27 09:37

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）降维的原理以及可以运行的PCA降维的python程序 ，PCA程序可以直接复制运行，轻松了解PCA原理和使用方法！！

构建协方差矩阵：计算数据
小桥流水---人工智能·2023-11-26 22:09

[SIGGRAPH-23] 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering

每个Gaussian由以下参数组成：中心点位置、协方差矩阵、可见性、颜色。
zzl_1998·2023-11-24 16:22

卡尔曼滤波器

目录标题一、递归形式二、数据融合三、公式推导四、误差协方差矩阵卡尔曼滤波示例五、扩展卡尔曼滤波一、递归形式将上述1/k1/k1/k记做一个参数KkK_kKk,估计误差（当前模型决定）远大于测量误差（自身测量系统
还有你Y·2023-11-23 01:18

卡尔曼滤波器的推导

参考资源【卡尔曼滤波器】1_递归算法_RecursiveProcessing_哔哩哔哩_bilibili【卡尔曼滤波器】2_数学基础_数据融合_协方差矩阵_状态空间方程_观测器问题_哔哩哔哩_bilibili
听海边涛声·2023-11-22 14:27

Jacobi 方法计算特征值特征向量

在求解协方差矩阵的特征值和特征向量时用到了Jacobi方法原理设A是n阶实对称矩阵，则必有正交矩阵P，使PTAP=⎡⎣⎢⎢λ1⋮0⋯⋱⋯0⋮λn⎤⎦⎥⎥=∧;其中∧的对角线元素是A的n个特征值，正交阵P
fanf_zhang·2023-11-21 21:43

协方差矩阵计算实例

突然发现给一组数据去实际计算对应得协方差矩阵，让人有点懵，并未找到太清楚的讲解，这里举一个实例记录一下。
lgcnongchaoer·2023-11-20 00:49

矩阵运算_矩阵的协方差矩阵/两个矩阵的协方差矩阵_求解详细步骤示例

1.协方差矩阵定义在统计学中，方差是用来度量单个随机变量的离散程度，而协方差则一般用来刻画两个随机变量的相似程度。
惊鸿一博·2023-11-20 00:45

特征降维（主要是PCA的补充）

PCA利用的是协方差矩阵的特征值分解原理，实现多个特征向少量综合特征（主成分）的转化，每个成分都是多个原始特征的线性组合，且各个成分互补相关，第一主成分用于解释数据变异（方差）最大的，第二主成分次之，以此类推
hx2024·2023-11-19 15:46

python 方差_使用NumPy介绍期望值，方差和协方差

而且，它也为更先进的线性代数运算和机器学习方法奠定了基础的工具，例如分别协方差矩阵和主成分分析(PCA)。因此，掌握线性代数中基础的统计非常重要。
weixin_39984098·2023-11-18 19:45

期望值、方差、协方差、相关系数，numpy 计算均值、方差、协方差，相关系数

文章目录期望值、方差、协方差、相关系数一、期望值二、方差1.概念：2.示例：三、协方差1.概念：2.示例：四、协方差矩阵1.概念：2.示例：五、协方差的相关系数1.概念：2.示例：六、numpy计算均值
pentiumCM·2023-11-18 19:11

求教！卡尔曼滤波器Q和P矩阵初始怎么设置

假设观测噪声为零均值、标准差为50m的高斯白噪声；加速度零均值、标准差为2米每秒方的高斯随机变量，那么我的观测噪声和测量噪声协方差矩阵应该如何设置呢？请教大家，谢谢啦
swall0w·2023-11-17 18:13

卡尔曼滤波确定初值x0与p0？——KF第二篇笔记

初值x0x_0x0和P0P_0P0这里说的初值，仅包括状态量的初值x0x_0x0和协方差矩阵P0P_0P0，R和Q其实严格来说不算是初值，关于R和Q的取值在这里：https://blog
Evand J·2023-11-17 18:37

从矩阵几何的角度简单推导PCA主成分分析

在这个新坐标系下第一个维度是变化是最大的,最后一个维度变化是最小的.在常用的降维用法中,最后几个维度可以删掉,因为他们没什么变化,在理想的情况下他们都是一个常数,对决策完全不提供有用的信息衡量变换方法是方差,所以主成分分析在协方差矩阵中的体现就是让协方差矩阵对角元素即方差最大化
好学的学渣·2023-11-17 11:02

Python数据分析与机器学习35-PCA降维

文章目录一.PCA概述二.向量的表示及基变换2.1向量的表示2.2基变换三.协方差矩阵四.协方差五.优化目标六.PCA实例参考：一.PCA概述PCA是PrincipalComponentAnalysis
只是甲·2023-11-17 08:02

主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）

算法步骤：1.将X的每一行进行零均值化，即减去这一行的均值2.求出协方差矩阵C=1mXXTC=\frac1mXX^TC=m1XXT3.求出协方差矩阵的特征值和特征向量4.将特征向量按对应的特征值的大小从上到下按行排列成矩阵
孤嶋·2023-11-14 03:57

PCA特征降维 实验报告

PCA特征降维实验报告1.任务定义2.实验环境3.方法描述3.1自主实现PCA算法3.1.1数据中心化3.1.2求协方差矩阵3.1.3求特征向量和特征值3.1.4数据降维3.2调用sklearn库实现PCA
回锅肉炒肉·2023-11-13 09:47

多变量高斯分布、高斯混合模型和EM算法

设有随机变量组成的向量X=[X1,⋯,Xn]TX=[X1,⋯,Xn]T，均值为μ∈Rnμ∈Rn，协方差矩阵ΣΣ为对称正定nn阶矩阵。
immcrr·2023-11-12 07:30

VINS-Mono-IMU预积分 （七：预积分零偏建模方式）

，那这样整个积分就得重新积分，这样会很耗时由上节给出的更新公式Δxk+1=FΔxk+GnΔx_{k+1}=FΔx_{k}+GnΔxk+1=FΔxk+Gn，F∈15×15F∈15×15F∈15×15，求协方差矩阵的时候
Rhys___·2023-11-09 20:18

PAC拟合圆心

2.计算协方差矩阵协方差矩阵用于描述数据集中各个维度（在这里是x、y、z）之间的变化关系和程度。具体来说，它描述了每个维度与其他维度的线性相关性。在三维空间中，如果三个坐标轴上的变化是
ljc_coder·2023-11-07 13:04

Open3D (C++) 计算每个点的协方差矩阵

目录一、算法原理1、计算公式3、主要函数4、函数源码二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创，原文链接。爬虫网站自重，把自己当个人一、算法原理1、计算公式  对于点云数据中的任意一点p
点云侠·2023-11-07 08:15

【深蓝学院】手写VIO第9章--课程总结--笔记

构建出残差，计算出了协方差矩阵，就可以进行信息融合了（如果融合其他类型的传感器也是如此：gp
读书健身敲代码·2023-11-07 00:14

协方差矩阵

将变量两两之间的协方差排成矩阵的形式，就是协方差矩阵。用个例子来说明下，帮助理解。
听海边涛声·2023-11-04 12:22

【2023】ChatGPT to Code with MATLAB

Q定义了过程噪声协方差矩阵。R定义了测量噪声协方差矩阵。x_hat和P分别是初始状态和协方差估计值。num_timesteps是时间步数。
handuoduo1234·2023-11-03 20:26

PCA和SVD

1）将原始数据按列组成n行m列矩阵X2）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3）求出协方差矩阵4）求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量5）将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵
ironmanblr·2023-11-03 08:48

数据预处理之数据规约

本质上，通过计算数据矩阵的协方差矩阵，然后得到协方差矩阵的特征值特征向量，选择特
那个叫马尔的大夫·2023-10-30 17:50

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法|KPCA降维算法

KPCA(kernelPCA)KPCA是核技术与PCA结合的产物，它与PCA主要差别在于计算协方差矩阵时使用了核函数，即是经过核函数映射之后的协方差矩阵。引入核函数可以很好的解决非线性数据映射问题。
Luara_lyy·2023-10-29 14:12

异常数据检测 | Python基于奇异谱分析时间序列插补预测

“奇异谱分析”这个名称涉及协方差矩阵的奇异值分解中的特征值谱，而不是直接涉及频域分解。SSA可以帮助分解时间序列分解为组件的总和，每个组件都有有意义的解释。
算法如诗·2023-10-26 02:02

四个小车相对导航集中式无迹卡尔曼滤波（fullyCN-EKF）

定义系统误差矩阵Q和观测误差协方差矩阵R为：Q=0.1*diag(ones(8
Evand J·2023-10-25 21:15

（延伸到 协方差矩阵、多元高斯分布、PCA）

协方差(covariance)是一个统计量，是对一个样本的某一统计特性给出的一个估算量。常见统计量均值估算的是样本集合的平均水平。方差估算的是样本集合的散布度，单元维度偏离其均值的程度。那协方差(covariance)呢？如果是一维样本不存在协方差(covariance)，如果是二维（多维）样本呢？比如统计多个学科的考试成绩。仿照方差的定义：来度量各个维度偏离其均值的程度，协方差(covarian
子燕若水·2023-10-25 08:50

[VINS-Mono]IMU预积分之PVQ 增量的误差、 协方差及 Jacobian

PVQ增量的误差、协方差及Jacobian根据协方差矩阵的性质：y=Ax,x∈N(0,Σx)Σy=AΣxAT\begin{array}{c}y=Ax,x\inN\left(0,\Sigma_{x}\right
火柴的初心·2023-10-24 06:24

[学习SLAM]协方差矩阵与雅克比矩阵-(相关性/变换基)||(微分倒数J/H)

协方差矩阵/协方差矩阵的意义基本的统计学概念，即均值、标准差、方差和协方差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
苏源流·2023-10-23 19:35

python 高斯过程_高斯过程

kastnerkyle.github.io/posts/introduction-to-gaussian-processes/简单来说，就是训练数据x和测试数据x*对应的函数f和f*符合高斯分布，而高斯分布的均值向量、协方差矩阵
欧阳韬涵·2023-10-22 22:43

量子信息处理器可能能够提供高度压缩的生成对抗学习任务的版本

举个例子假设底层数据由M个在N维实数或复数空间中的归一化向量~vj组成，使得数据的（归一化）协方差矩阵为C=(1/M)∑jvjv†j。
薛定谔的猫_大雪·2023-10-21 11:09

深度神经网络时与协方差矩阵

平时训练深度神经网络时，什么时候用到了协方差矩阵在深度神经网络的平时训练过程中，一般情况下不直接使用协方差矩阵。
薛定谔的猫_大雪·2023-10-21 11:23
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