协方差矩阵

矩阵的特征值和特征向量的雅克比算法C/C++实现

在遥感领域也是经常用到，比如多光谱以及高光谱图像的主成分分析要求解波段间协方差矩阵或者相关系数矩阵的特征值和特征向量。
时光碎了天·2023-08-10 17:18

特征值和特征向量（整理）

三、特征值和特征向量的应用实例1、主成分分析（PrincipleComponentAnalysis,PCA）（1）方差、协方差、相关系数、协方差矩阵方差：协方差：,,**方差是衡量单变量的离散程度，协方差是衡量两个变量的相关程度
weixin_38168760·2023-08-06 00:54

主成分分析（PCA）中的特征值与特征向量，特征值是不是数据在特征向量方向上的方差

1.PCA的计算步骤（1）求协方差矩阵（2）求协方差矩阵的特征值和特征向量（3）选取前K个特征向量使得贡献率达到85%以上（4）获得降维后的数据2.数据在特征向量方向上可以获得最大的方差，可以了解成在该方向上数据的区分度最高
不解不惑·2023-08-06 00:53

关于特征值、特征向量、协方差的介绍

2、对称阵的重要性：协方差矩阵、二次型矩阵等都是对称阵，Am∗n也可以通过令C=AT∗A来得到对称阵，此时A的特征向量等于C的特征向量，A的特征值矩阵为C的特征值矩阵的平方根。
糖甜甜甜74·2023-08-06 00:18

主成分分析PCA算法

PrincipalComponentsAnalysis这个协方差矩阵是一个nXn的，且是对称矩阵，就会有n个特征值λ和特征向量v，每个特征向量也是n维的。第一行特征向量v对应特征值λ1。
我行我素，向往自由·2023-08-05 03:30

PCA降维算法

PCA是降维的算法，等同于变换矩阵为协方差矩阵时的K-L变换，其妙处不次于图像压缩编码中的DCT变换。在人脸识别等应用中，PCA用于降维，带来的好处是维度减少，从而减少计算量。
qiuchangyong·2023-08-04 15:50

主成分分析

主成分分析相关概念方差协方差协方差矩阵特征值和特征向量主成分分析数据降维主成分分析原理主成分分析过程sklearn库中的PCA主成分分析实现案例相关概念方差方差是一个用来衡量一组数据离散程度的统计量，它是各样本与样本均值的差的平方和的平均值
写进メ诗的结尾。·2023-08-01 12:33

2.3.1 条件高斯分布

这样我们令为的前个分量，为的后个分量，有同样均值向量为协方差矩阵为在这引入精度矩阵，精度矩阵是协方差的逆矩阵
golfgang·2023-07-28 21:35

Principle Component Analysis

，xn}，需降到k维①去中心化（去均值，即每个特征减去各自的均值）②计算协方差矩阵1/nX*X^T（1/n不影响特征向量）③用特征值分解方法/SVD奇异值分解求解②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
-小透明-·2023-07-20 13:30

卡尔曼滤波（三）（最优化递归数字处理算法）

卡尔曼增益的推导（0）视频推荐和前言【卡尔曼滤波器】3_卡尔曼增益超详细数学推导～全网最完整_哔哩哔哩_bilibili协方差矩阵都是对称矩阵，求逆也是对称矩阵，并且它很可能是对角阵，也就是除了对角线以外其他元素都是
十年前的树·2023-07-19 13:10

卡尔曼滤波（四）（最优化数字处理算法）

一、先验误差的协方差矩阵求解引入过程噪音，计算得到的状态变量：X（k）=A2*X（k-1）+B2*U（k）+W（k-1）引入测量噪音后，测量得到的状态变量：Z（k）=H*X（k）+V（k）对于X（k）的理解
十年前的树·2023-07-19 13:10

PCA与SVD

PCA流程：当数据维度大时，构建协方差矩阵并求其特征值、特征向量会导致计算量大。所以可以利用SVD求解。PCA算法的优化目标就是:①降维后同一维度的方差最大。②不同维度之间的相关性为0。
我真不会写代码·2023-07-19 11:40

PCA算法及相关资料

《机器学习实战》第13章2.特征向量和特征值3.PCA要对数据进行预处理的原因4.协方差与协方差矩阵
matrices·2023-07-18 21:16

两行代码实现协方差矩阵

话不多说直接上式子,c是一个n维的随机变量。方差求的时候用的无偏估计python实现：importnumpyasnp#x=np.random.rand(2,4)x=np.array([[0,-1],[1,1],[2,2],[3,3]]).T#自己编写的函数mean=np.mean(x,axis=1,keepdims=True)ccc=np.dot((x-mean),(x-mean).T)/(x.s
悟器大叔·2023-07-18 21:26

matlab主成分分析算法在人脸识别的具体应用

具体来说，PCA算法通过计算数据的协方差矩阵，然后对协方差
weishaoonly·2023-07-17 06:24

【数据降维与聚类】 之 主成分分析（PCA）及可视化 “全网最详细！！”教程

在代数上，它是将原随机向量的协方差矩阵变换成对角形针；在几何上，它是一个线性变换，把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（第
A叫我生信媛·2023-07-13 19:22

状态估计器

文章目录@[toc]1.状态空间模型1.1.连续状态空间模型1.2.离散状态空间模型2.矩阵微积分3.二次规划4.概率论4.1.期望与方差4.2.独立事件4.3.向量随机变量4.4.噪声与协方差矩阵4.5
小电动车·2023-06-23 11:45

python量化策略——大类资产配置模型（最小方差模型）

#其中XXX表示资产配置权重向量，Σ\SigmaΣ表示各个资产间的协方差矩阵，我们将选取三个大类资产进行配置，分别是：
小李、不姓李·2023-06-22 08:53

【特征检测器】检测器

Shi-Tomasi检测器通过计算特征点处的协方差矩阵并对其进行特征值分解，从而得到每个特征点的角点响应函数。Shi-Tomasi检测器可以
guoqiangsunshine·2023-06-21 18:02

主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）原理全面解析与应用

目录1.PCA算法概述2.数据预处理3.协方差矩阵计算4.特征值与特征向量5.选择主成分6.数据投影7.PCA的优缺点8.PCA算法应用主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,
旧言.·2023-06-21 06:29

python类似图片查找_利用OpenCV和Python实现查找图片差异

MeanSquaredError,MSE）下面的一些表使用OpenCV和Python查找图片差异flyfish方法1均方误差的算法（MeanSquaredError,MSE）下面的一些表达与《TensorFlow-协方差矩阵
weixin_39526741·2023-06-19 15:37

【EKF】卡尔曼滤波的一维应用实例

使用一个温度测量的实例来说明，系统的状态方程为：X(k)=A*X(k-1)+B*u(k-1)+w(k-1)Z(k)=H*X(k)+v(k)其中w为过程噪声，方差为Q，v为测量噪声，方差为R对一维系统来说，协方差矩阵
龙猫略略略·2023-06-19 14:27

【状态估计】用于非标量系统估计的最优卡尔曼滤波（Matlab代码实现）

作为估计前提和鲁棒性的度量，协方差矩阵对角线（与系统变化相关）时间依赖性。系统的特定组件通过过滤提供良好的估计，另一个
然哥依旧·2023-06-18 14:13

PCA算法

文章目录1.数据降维2.PCA原理2.1基变换2.2方差2.3协方差2.4协方差矩阵2.5协方差矩阵对角化3.PCA算法流程4.PCA算法的特点5.PCA算法的Python应用6.源码仓库地址1.数据降维在许多领域的研究与应用中
crossoverpptx·2023-06-17 15:37

【状态估计】用于非标量系统估计的最优卡尔曼滤波（Matlab代码实现）

作为估计前提和鲁棒性的度量，协方差矩阵对角线（与系统变化相关）时间依赖性。系统的特定组件通过过滤提供良好的估计，另一个
紫极星光·2023-06-16 22:45

R语言指数加权模型EWMA预测股市多变量波动率时间序列

在多元波动率估计中，最简单的方法是使用历史协方差矩阵。但这太简单了，我们已经知道波动性是随时间变化的。您经常看到从业者使用滚动标准差来模拟随时间变化的波动率。它可
·2023-06-16 14:14

Python3数据分析与挖掘建模（16）特征降维与特征衍生

下面是特征降维的一般步骤：（1）求特征协方差矩阵：对原始数据进行预处理，计算特征之间的协方差矩阵。协方差矩阵描述了特征之间的线性关系。
鮀城小帅·2023-06-15 23:07

【状态估计】用于非标量系统估计的最优卡尔曼滤波（Matlab代码实现）

作为估计前提和鲁棒性的度量，协方差矩阵对角线（与系统变化相关）时间依赖性。系统的特定组件通过过滤提供良好的估计，另一个
数学建模与科研·2023-06-15 00:36

R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模

p=20015本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型，特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。均值模型本节探讨条件均值模型。iid模型我们从简单的iid模型开始。
·2023-06-14 23:05

量化投资 现代投资组合理论（MPT）

TR=[R_1,\,\cdots,\,R_j]^TR=[R1,⋯,Rj]T，无风险利率为RfR^fRf；令μ∈RJ\mu\in\mathbb{R}^Jμ∈RJ为期望收益率，Σ\SigmaΣ为期望收益率的协方差矩阵
Air浩瀚·2023-06-13 23:14

R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模|附代码数据

本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型，特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型均值模型本节探讨条件均值模型。iid模型我们从简单的iid模型开始。
·2023-06-12 22:13

《横向联邦学习中 PCA差分隐私数据发布算法》论文算法原理笔记

提出本地噪声均分方案，将均分噪声加在本地协方差矩阵上。一方面，保护本地
superY25·2023-06-11 22:57

多维高斯分布

多维高斯分布1.概率密度函数x为变量，均值与协方差矩阵为参数重点在于指数部分指数部分，可以看作，二者之间得马氏距离马氏距离两点间的马氏距离2.特征值分解对协方差矩阵进行特征值分解，可以得到特殊情况，p=
甚也不会·2023-06-07 10:11

风格迁移学习笔记

目录专有词解释：Gram矩阵：协方差矩阵：卷积：中心化与标准化：L-BFGS：图像先验+图像处理正则化：专有词解释：Gram矩阵：https://cloud.tencent.com/developer/
深夜的潜水艇·2023-04-21 13:00

基于耳部脑电的语音想象脑机接口系统

EEG协方差矩阵的黎曼切线空间投影被用作多层极限学习机分类器的输入特征。10名受试者参与了一项为期三天的六次
振翅雄鹰·2023-04-18 01:37

基于PCA方法的人脸识别（Python）

目录1.PCA简介2.照片要求3.创建训练人脸库的特征脸空间3.1：创建所有训练样本组成的M×N矩阵3.2：计算训练样本的平均值矩阵3.3：去除平均值，得到规格化后的训练样本矩阵3.4：计算协方差矩阵3.5
划水yi术家·2023-04-16 16:23

基于空间平滑MUSIC算法的相干信号DOA估计(2)

基于空间平滑MUSIC算法的相干信号DOA估计(1)2.3后向空间平滑算法后向空间平滑更准确的说是共轭后向空间平滑，它是对后向子阵列地共轭接收数据协方差矩阵进行平滑。
转码的小厨子·2023-04-15 21:13

子空间方法——MUSIC算法

需要注意的是，该算法有一个前提，即各个入射信号之间互不相关，这样才能保证入射信号的协方差矩阵是满秩的。考虑以下这个线阵
转码的小厨子·2023-04-15 21:12

基于空间平滑MUSIC算法的相干信号DOA估计(1)

本文主要讲解通过降维处理解相干，之所以叫降维处理是因为这种方法将原阵列拆分成很多个子阵列，通过子阵列的协方差矩阵重构接收数据协方差矩阵，阵列的自由度D
转码的小厨子·2023-04-15 21:12

【Autoware1.14建图与定位】NDT-Mapping与NDT-Matching

如果一组随机向量满足正态分布，那么它的概率密度函数为：其中D表示维度，表示均值向量，表示随机向量的协方差矩阵。由于扫描得到的激光点云数据点是三维空间点坐标，所以需要采用三维正态分布。
ClarkWang1214·2023-04-15 20:56

PCA主成分分析

各维度的线性相关性用数据的协方差矩阵来刻画。
TonnyYan·2023-04-15 19:19

度量学习中的马氏距离

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。这里只先简单介绍一下马氏距离中的一些概念和意义。
spectre_hola·2023-04-15 06:10

十九.降维之线性判别分析(LDA)原理和sklearn实现

目录1.LDA的数学原理(1)类间散度矩阵(2)类内散度矩阵(3)协方差矩阵2.LDA算法流程3.LDA与PCA的区别4.sklearn实现LDA(1)生成数据(2)PCA(3)LDA1.LDA的数学原理
stackooooover·2023-04-14 02:30

【GS模型】全基因组选择之rrBLUP

而直接法则是指：将个体作为随机效应，参考群体和预测群体遗传信息构建的亲缘关系矩阵作为方差协方差矩阵，通过迭代法估计方差组分，进而求解混合模型获取待预测个体的估计育种值。简言之，直接法是通过构建A/
Bioinfarmer·2023-04-12 07:04

从LOAM到LIO-SAM

(1hz)7.里程计是scan-to-scan（10hz）8.后端通过求解协方差矩阵的特征值和特征向量确定
好人cc·2023-04-11 07:56

十二、主成分分析PCA

方差最大的方向），第一个主成分就是从数据差异性最大（方差最大）的方向提取出来的，第二个主成分则来自于数据差异性次大的方向，且要与主成分方向正交PCA不是线性回归PCA算法流程：1、数据预处理：中心化2、求样本的协方差矩阵
万物皆可代码·2023-04-10 22:33

基于 Matlab 的方差-协方差矩阵可视化表示（椭圆、椭球）

文章目录Part.IIntroductionPart.II二维情况Chap.I绘图函数Chap.II调用示例与结果Part.III三维情况Chap.I绘图函数Chap.II调用示例与结果Chap.III补充函数Part.IV探究过程与存在的问题Chap.I探究过程Chap.II存在的问题ReferencePart.IIntroduction因为在学习模糊度固定的时候涉及了『搜索椭球』这一概念，很想
流浪猪头拯救地球·2023-04-08 13:00

5.数据降维

PrincipalComponentAnalysis输入1.样本集2.低维空间维数d输出投影矩阵算法步骤1.中心化2.协方差矩阵以及特征分解3.投影矩阵最大的d个特征值对应的特征向量.d***1.通过交叉验证法选取较好的
BlueFishMan·2023-04-08 09:23

深入理解如何不费吹灰之力搭建一个无人驾驶车（三）2D-小车拓展部分（AMCL+EKF）（EKF协方差矩阵如何写？）

三、2D小车定位拓展本文讲一下不是很难的高中部分，主要是AMCL及EKF，两种定位方法3.1AMCL定位首先讲一下AMCL算法，自适应蒙特卡罗粒子滤波定位，其实在gmapping中，我们就要用轮式里程计的odom产生粒子，有些东西，讲大家可能不懂，可以见概率机器人或机器人学状态估计，在贝叶斯滤波中，置信度的更新是靠观测，即一个归一化系数*P(Zt|xt)*预测置信度bel(xt)，这个预测bel一
吴家征·2023-04-07 05:57

【信用评分预测模型（三）】PCA主成成分分析

PCA的一般步骤是：先对原始数据零均值化，然后求协方差矩阵，接着对协方差矩阵求特征向量和特征值，这些特征向量组
Christ1018·2023-04-06 18:44
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