协方差矩阵

概率论与数理统计 | (8) 协方差和相关系数

目录1.方差的性质2.协方差与相关系数3.不相关与独立4.矩、协方差矩阵、多元正态分布的性质1.方差的性质性质1）c是常数，D(c)=02)设X是随机变量，c是常数，则有()3)设X，Y是两个随机变量，
CoreJT·2019-11-06 12:12

协方差矩阵python实现

你需要用到协方差矩阵。求协方差矩阵之前请一定要知道协方差矩阵是干嘛的，是表示属性之间关系的矩阵，协方差矩阵的规模只与属性数量有关，和数据总量无关。
weihuan·2019-11-03 14:03

主成分分析PCA(Principal Component Analysis)

文章目录算法步骤R语言代码实现PCA函数算法的数学原理原始数据方差均值归零协方差协方差矩阵示例算法步骤构造n行m列的矩阵X；按行对矩阵进行0均值化；求出协方差矩阵C=1mXXTC=\frac{1}{m}
陈小默cxm·2019-10-22 16:29

[机器学习 ]PCA降维--两种实现 : SVD或EVD. 强力总结. 在鸢尾花数据集(iris)实做

实现和EVD(特征值分解)实现,查阅多个文章很容易更糊涂,所以搞懂之后写下这个总结.先说最关键的点:a.PCA两个主要的实现方式:SVD(奇异值分解),EVD(特征值分解).b.特征值分解方式需要计算协方差矩阵
长颈鹿大侠·2019-10-18 00:00

图Lasso求逆协方差矩阵(Graphical Lasso for inverse covariance matrix)

图Lasso求逆协方差矩阵(GraphicalLassoforinversecovariancematrix)作者：凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/1.
凯鲁嘎吉·2019-10-16 19:00

机器学习算法之主成分分析(Principle Component Analysis, PCA)

文章目录基变换的矩阵表示最大可分性总体方差和样本方差协方差协方差矩阵矩阵对角化拉格朗日乘子法总结PCA的步骤PCA的特点细节零均值化PCA和SVD的关系PCASVDReference基变换的矩阵表示众所周知
Black Magician·2019-10-07 11:11

度量学习中的马氏距离

原文链接：https://www.jianshu.com/p/5706a108a0c6参考博客：协方差的意义协方差矩阵的实例与意义马氏距离的深入理解马氏距离(推荐看一下原博)度量学习的主流就是学习马氏距离
SL_World·2019-10-06 11:34

线性代数在数据科学中的十大强大应用（二）

系列目录：为什么学习线性代数机器学习中的线性代数损失函数正则化协方差矩阵支持向量机分类器降维中的线性代数
文文学霸·2019-10-04 12:00

[线性代数] 矩阵白化

本文链接：https://blog.csdn.net/kuang_liu/article/details/16951461给一个任意矩阵X，一般情况下它的协方差矩阵并不是对角矩阵。
曹明·2019-10-03 17:00

【机器学习】PCA

目录PCA1.PCA最大可分性的思想2.基变换（线性变换）3.方差4.协方差5.协方差矩阵6.协方差矩阵对角化7.PCA算法流程8.PCA算法总结PCAPCA就是找出数据最主要的方面，用数据里最主要的方面来代替原始数据
虔诚的树·2019-09-26 21:00

利用PCA降维的手工计算实例

2.计算过程2.1计算协方差矩阵  由于已经进行了去均值化，所以可以直接求取协方差
独孤呆博·2019-09-26 18:14

MNF最小噪声分离变换(转)

第一次变换（基于估计的噪声协方差矩阵）用于分离和重新调节数据中的噪声，这步操作使变换后的噪声数据只有最小的方差且没有波段间的相关。第二步是对噪声白化数据（No
挣扎的小博·2019-09-26 18:18

协方差矩阵的定义及其计算公式 （转）

协方差矩阵的定义及其计算公式(2014-03-2018:36:56)转载▼分类：matlab协方差矩阵在机器学习中经常用到，查看wiki：http://zh.wikipedia.org/wiki/协方差矩阵可知协方差矩阵的具体计算公式如下
挣扎的小博·2019-09-26 18:18

numpy中的协方差，方差相关计算

由协方差矩阵计算方差矩阵：协方差矩阵，求相关矩阵假设协方差矩阵sigma：>>>importnumpyasnp>>>sigma=np.array([[4,1,2],[2,3,4],[2,3,5]])>>
1oscar·2019-09-26 18:41

信息矩阵在图优化slam里面的作用

信息矩阵是一个scalar表达不确定性但是信息矩阵是协方差矩阵的一个逆矩阵，这个怎么理解呢？没什么意义，香农形式，这里是推导出来的，只是换了一种数学表达形式，那为什么需要信息矩阵呢？
fly1ng_duck·2019-09-24 00:36

共空间模式 Common Spatial Pattern(CSP)原理和实战

共空间模式CSP共空间模式CSP共空间模式理论1.求解协方差矩阵2.构造空间滤波器2.1正交白化变换求白化特征矩阵P2.2构建空间滤波器2.3特征提取Matlab实战共空间模式CSP共空间模式（CommonSpatialPattern
脑机接口社区·2019-09-22 16:44

PCA和LDA简介

步骤：1）将原始数据按列组成n行m列矩阵X；2）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
星落秋风五丈原·2019-09-17 13:21

向量之间的相似度和距离计算

/*特征向量相似度和距离的计算相似度：·夹角余弦·相关系数·Dice·Jaccard距离·明氏距离·欧氏距离·马氏距离·Jffreys&Matusita距离·Mahalanobis距离，未实现，协方差矩阵
Ring__Rain·2019-09-10 22:35

协方差矩阵计算方法

原文链接：https://blog.csdn.net/Mr_HHH/article/details/784905761.协方差矩阵X,YX,YX,Y是两个随机变量，X,YX,YX,Y的协方差Cov(X,
y小川·2019-09-10 17:24

使用 Numpy 和 TensorFlow 计算协方差矩阵

文章目录协方差矩阵Numpy计算协方差矩阵Tensorflow计算协方差矩阵协方差矩阵我们都知道，方差是用来描述数据离散程度的，但那是在一维的情况下，当遇到多维数据的时候，我们可以为每一维度计算各自的方差
EdisonLeejt·2019-09-03 23:31

异常检测(3)——基于概率统计的异常检测（2）

具体来说，通过最大似然估计量可以得出下面的结论：其中Σ是协方差对角矩阵，最终求得的多元正态分布模型可以写成：关于最大似然估计量、协方差矩阵和多元正态分布最大似然估计的具
我是8位的·2019-09-03 18:00

SVD与PCA的区别

2从方法上来说：PCA在过程中要计算协方差矩阵，当样本数和特征数很多的时候，这个计算量是相当大的。注意到SVD也可以得到协方差矩阵最大的k个特征向量张
weberweber·2019-08-27 13:25

扩展卡尔曼滤波算法

1,y_2,...,y_n][y1,y2,...,yn]已知参数：非线性状态向量函数=an(xn)a_n(x_n)an(xn)非线性测量向量函数=bn(xn)b_n(x_n)bn(xn)过程噪声向量的协方差矩阵
moge19·2019-08-15 00:02

PCA原理

转载于：PCA的数学原理参考：特征值和特征向量目录向量的表示及基变换内积与投影基基变换的矩阵表示协方差矩阵及优化目标方差协方差协方差矩阵协方差矩阵对角化PCA算法步骤要了解PCA降维的原理就要从矩阵变换说起向量的表示及基变换既然我们面对的数据被抽象为一组向量
Mr_health·2019-07-16 13:14

求解协方差矩阵

如何求协方差矩阵一.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：、二.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。
Geeksongs·2019-07-15 17:00

如何规避烂股票

1/引言股票多因子组合的构建和交易一般包括以下几个模块：1.阿尔法模型：通过定义阿尔法因子及其权重，用来预测股票收益；2.风险模型：预测股票的方差协方差矩阵，一般通过多因
千寻的朋友·2019-07-10 14:48

相关性系数，Covariance，Pearson的局限性

对于n维度随机变量的，协方差矩阵，对角线为Cov(xi,xi)元素代表第i个元素的方差。非对角线元素Cov(xi,xj)代表第i个元素和第j个元素的线性相关性。
shudaxu·2019-07-10 11:15

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]TX=[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×nn×n的矩阵，称为协方差矩阵。
genghaihua·2019-07-08 14:28

Pandas_cum累积计算和rolling滚动计算的用法详解

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·2019-07-04 10:39

线性和二次判别分析

一、符号说明：协方差矩阵，特征之间相互独立，其实就是一个对角矩阵。二、引言线性判别分析(LDA)和二次判别分析(QDA)是两个经典的分类器。它们分别代表了线性决策平面和二次决策平面。
Powehi_·2019-07-01 19:05

从头实现主成分分析(PCA)--Python

主成分分析是一种常用的降维方法，多见于数据预处理阶段，其伪代码如下：输入：样本数据集D={x1,x2,x3,x4},低空间维度数d'过程：1对所有样本进行中心化(每个特征维度都减去其均值)2计算所有样本的协方差矩阵
AndrewMX·2019-06-29 16:33

降维方法总结及python实现

PCA也可以看作是逐一筛选方差最大方向；对协方差矩阵XX^T特征分解，取最大特征值及其特征向量；在去掉该特征值以及特征向量后，继续取最大特征值；关于PCA的几个问题：投影方向应该取多少
Rudy95·2019-06-25 11:33

Python：计算样本协方差矩阵

importnumpyasnpx=np.array([2,4,5,3,6,9,40,25,32])print(np.cov(x)*8)print(np.var(x)*9)y=np.array([[1,5,6],[4,3,9],[4,2,9],[4,7,2]])print(y.shape)print(np.cov(y,rowvar=False))#其中rowvar是布尔类型。默认为true是将行作为
DeniuHe·2019-06-21 19:00

Python：计算样本协方差矩阵

importnumpyasnpx=np.array([2,4,5,3,6,9,40,25,32])print(np.cov(x)*8)print(np.var(x)*9)y=np.array([[1,5,6],[4,3,9],[4,2,9],[4,7,2]])print(y.shape)print(np.cov(y,rowvar=False))#其中rowvar是布尔类型。默认为true是将行作为
DeniuHe·2019-06-21 19:00

张小贤的平凡之路---机器学习之PCA降维---周志华《机器学习》

降维1.维数灾难降维、2.主成分分析（principalcomponentanalisys,PCA）2.1相似性矩阵2.2协方差矩阵2.3投影与内积2.3.1方差最大的解释2.3.2从数学的角度理解降维
CSU张小贤·2019-06-19 09:10

ML笔记：PCA(Principal Component Analysis)降维全面解读+python实现！

1.3、降维的方法二、PCA主成分分析2.1、PCA概述2.2、PCA降维流程2.1、协方差和散度矩阵2.2、协方差矩阵和散度矩阵的关系2.3、特征值分解（EVD）原理2.4、奇异值分解（SVD）原理三
炊烟袅袅岁月情·2019-06-09 15:17

多元高斯分布（一）——基本内容

多元高斯分布介绍我们称一个概率密度函数是一个均值为μ∈Rn\mu\inR^nμ∈Rn，协方差矩阵为Σ∈S++n\Sigma\inS_{++}^nΣ∈S++n的1^11一个多元正态分布（或高斯分布）(multivariat
冬之晓东·2019-06-04 15:53

扩展卡尔曼滤波建模及应用

一、公式1、卡尔曼滤波A：状态向量F：状态转移矩阵P：状态协方差矩阵Q：过程噪声矩阵Z：测量向量H：测量矩阵R：测量噪声矩阵本质上讲，建立卡尔曼滤波数学模型的过程就是建立以上矩阵的过程。
cjn_·2019-05-27 22:22

Deep Covariance Descriptors for Facial Expression Recognition

L.Ballihi,andS.Berretti,“Deepcovariancedescriptorsforfacialexpressionrecognition,”inBMVC,2018Abstract本文利用协方差矩阵对深度卷积神经网络
丽宝儿·2019-05-27 21:57

PCA与白化

维基百科给出的描述是：即对数据做白化处理必须满足两个条件：使数据的不同维度去相关；使数据每个维度的方差为1；条件1要求数据的协方差矩阵是个对角阵；条件2要求数据的协方差矩阵是个单位矩阵。
SilenceHell·2019-05-25 15:48

【机器学习】 特征值分解、奇异值分解与PCA的原理

1、PCA的原理设n维随机变量X,其对应的协方差矩阵是C基于正交矩阵P，对随机变量X做正交变换，得到变量Y，对应协方差矩阵为R,如下所示。
Hua Zhu·2019-05-21 11:32

【数学】期望、方差、协方差、协方差矩阵

期望、方差、协方差、协方差矩阵1期望（数学期望、均值）在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。
Hua Zhu·2019-05-21 11:20

你真的理解线性回归吗

更进一步，KL散度，协方差矩阵，相关系数，置信度，对比散度等等。线性回归对于最简单的线性回归，我认为就是一个单层的，没有激活函数的全连接神经网
edward_zcl·2019-05-20 16:38

使用 Numpy 和 TensorFlow 计算协方差矩阵

文章目录协方差矩阵Numpy计算协方差矩阵Tensorflow计算协方差矩阵协方差矩阵我们都知道，方差是用来描述数据离散程度的，但那是在一维的情况下，当遇到多维数据的时候，我们可以为每一维度计算各自的方差
EdisonLeejt·2019-05-04 17:08

卡尔曼滤波的理解、推导和应用

卡尔曼滤波的理解、推导和应用1.卡尔曼滤波简介2.卡尔曼滤波原理3.卡尔曼滤波的公式3.1.五个公式3.2.公式作用4.卡尔曼滤波的公式推导4.1.符号说明4.2.概念说明4.2.1高斯分布4.2.2协方差矩阵
氢键H-H·2019-04-29 12:12

Python3对多股票的投资组合进行分析

股票选择2、获取每支股票的收盘价3、计算股票的日收益率二、投资组合的收益计算1、给定权重的投资组合2、等权重的投资组合3、市值加权的投资组合三、投资组合的相关性分析1、投资组合的相关矩阵2、投资组合的协方差矩阵
Asia-Lee·2019-04-21 10:27

PCA降维算法原理及matlab代码实现

PCA降维的基本思想：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、选择特征值最大（即方差最大）的K个特征所对应的特征向量组成的矩阵，这样可以将数据矩阵转换到新的空间当中，实现数据特征的降维
刘根生·2019-04-19 19:44

矩阵，向量，以及标量之间的求导

关于雅可比行列式，雅可比矩阵，海森矩阵，协方差矩阵，KL散度，相关系数，F值/P值，显著性分析，回归分析归一化([0,1],[-1,+1])，PCA/ZCA，矩阵求逆，奇异矩阵，幺矩阵，对角阵，对称矩阵
edward_zcl·2019-04-18 23:15

PCA 算法

算法步骤样本归一化求解协方差矩阵求解特征值和特征向量选择主要成分转换特征降维的数据降维的优化目标：将一组N维向量降为K维（K大于0，小于N），其目标是选择K个单位（模为1）正交基，使得原始数据变换到这组基上后
dreampai·2019-04-11 18:17

3. python下编写代码实现PCA+SVD

预处理时：PCA降维时：3.2预处理的代码：整体调用函数：预处理NormalizeData(dataX,dataTestX)：PCA降维：对协方差矩阵做SVD4.python里使用成熟的现有PCA包1.
Aka_Happy·2019-03-26 19:47
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