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协方差矩阵
主成分分析(PCA)原理及其python实现
主成分分析一、概述1.1问题提出1.2降维的作用二、主成分分析(PCA)主要思想三、相关数学知识四、PCA实现步骤4.1特征值分解矩阵4.2SVD分解
协方差矩阵
五、python程序实现5.1利用数学公式实现
阳云yy
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2023-01-14 10:30
python
机器学习
降维
python
人工智能
机器学习
PCA简单理解
原来是n维的特征,经过坐标变换之后,可认为是k维的特征,期间允许一些噪声的出现,也就是如果向量距离某轴的夹角过小,可认为是噪声导致的PCA求解过程:求各个特征的平均值,对所有样例减去对应特征的均值求
协方差矩阵
IdolPhint
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2023-01-14 07:09
数学建模
应用多元分析复习笔记
一个向量的分量全是随机变量,则称之为随机向量1.1多元分布的一些概念多元概率密度分布多项分布多元超几何分布多元概率密度函数边缘分布条件分布独立性1.2数字特征数学期望矩阵的每个元素都是随机变量称为随机矩阵
协方差矩阵
表示随机变量之间的线性联系程度
协方差矩阵
的判断方法
m0_46420374
·
2023-01-14 01:46
概率论
算法
机器学习
矩阵
人工智能
【Matlab数理统计知识点合集】新手入门第十三天
其他常见分布随机数2.概率密度函数2.1常见分布的密度函数作图2.2通用函数计算概率密度函数值2.3专用函数计算概率密度函数值3.随机变量的数字特征3.1平均值、中值3.2数学期望3.3协方差及相关系数3.4矩和
协方差矩阵
Luminous烁
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2023-01-13 10:39
matlab编程
matlab
概率论
开发语言
迁移学习——A Tutorial on Principal Component Analysis
ATutorialonPrincipalComponentAnalysis》学习arXiv文章目录摘要一、介绍二、动机:一个玩具例子三、框架:改变基础3.1一个原始的基础3.2基底3.3剩余的问题四、方差和目标4.1噪声和旋转4.2冗余4.3
协方差矩阵
orokok
·
2023-01-12 12:37
迁移学习
人工智能
机器学习
因子分析原理及实现
程序实现因子分析模型主成分分析在降维中主要是对原始变量进行线性组合,如Y=AX,X∈Rn×p\textbfY=\textbf{AX},X\in\mathbfR^{n\timesp}Y=AX,X∈Rn×p首先对原始数据进行标准化后取
协方差矩阵
所得的
菜菜编程
·
2023-01-12 09:25
python
机器学习
数学建模--主成分分析
1.矩阵标准化2.计算标准化样本的
协方差矩阵
3.计算R的特征值和特征向量,eig4.单个,累加贡献5.对应的特性向量作为系数和原来的指标进行线性组合。6.系数越大,影响越大。
nickkkkkkkkk
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2023-01-12 07:49
数学建模
Gram 矩阵性质及应用
其实对于一个XN⋅d(N个样本,d个属性)的样本矩阵而言,X⋅X′即为Gram矩阵;1.基本性质半正定(positivesemidefinite)2.应用如果v1,v2,…,vn分别是随机向量,则Gram矩阵是
协方差矩阵
weixin_30784501
·
2023-01-11 11:15
主成分分析 - 示例代码
其原理是对特征的
协方差矩阵
进行研究。
协方差矩阵
可以类比一维的协方差来理解,方差的值对应矩阵中的这一维的特征值。因此找出最大的协方差,就说明这两个维度的差别越大,也就说明其携带的信息就更多。
Volavion
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2023-01-11 09:23
人工智能
python
人工智能
卡尔曼滤波原理公式详细推导过程[包括引出]
卡尔曼滤波在很多项目中都有用到,但是对于原理却很少有详细分析,而只是直接应用,在看完b站up主DR_CAN视频推导后自行推导一遍和查看其他资料后进行总结,将从最初的递归算法,利用数据融合,
协方差矩阵
,状态空间方程等基础推导
电子张sir
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2023-01-11 08:45
软件
算法
matlab里面有关的函数(杂)
一:gmdistribution.fit()函数:GMM高斯混合模型中,我们除了数据的信息,对数据的分类一无所知,因此,在运算时我们不仅需要估算每个数据的分类,还要估算这些估算后数据分类的均值和
协方差矩阵
二姐不想去实验室
·
2023-01-10 08:38
GMM_example(2)
若已知高斯混合模型的均值、
协方差矩阵
和权重系数,用函数gmdistribution可以生成一个高斯混合模型。
qq-120
·
2023-01-10 08:06
机器学习
机器学习
GMM
fitgmdist
cluster\
MNF最小噪声分离变换
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
salary_only_17k
·
2023-01-09 17:04
图像算法/视频处理
MNF变换相关概念
MinimumNoiseFractionRotation,MNFRotation)1.适用于高光谱遥感数据2.用于判定图像数据的内在维数(即波段数)作用:分离数据中的噪声,减少之后计算的需求量本质:两次重叠的主成分变换第一次变换(基于估计的噪声
协方差矩阵
boykang
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2023-01-09 17:34
高光谱遥感
图像mnf正变换_最小噪声分离(MNF)
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(Noise-whit
塞音菩光
·
2023-01-09 17:34
图像mnf正变换
机器学习之数学基础——期望、方差、协方差、相关系数、矩、
协方差矩阵
期望定义性质方差定义切比雪夫不等式协方差定义性质协方差的上界方差和协方差的关系相关系数矩
协方差矩阵
期望定义离散型E(X)=∑i∞xkpk连续型E(X)=∫∞−∞xf(x)dx性质E[aX+bY]=aE[
BerMaker
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2023-01-09 16:33
机器学习
机器学习
怎么让envi中影像背景为0_eCogniton波段权重设置——基于ENVI的波段信息量计算
例如黄汀等(2018)通过波段间的
协方差矩阵
来判断各波段包含信息量的大小,利用波段间的相关矩阵来判断各波段间的相关性和信息的冗余度,将含有信息量最大且
帅小伙-路飞
·
2023-01-09 14:35
怎么让envi中影像背景为0
【概率与统计】---均方误差,方差,协方差,
协方差矩阵
一,均方误差个人理解:平均的平方的误差值,即,误差的平方的期望值(误差就是每个估计值与真实值的差);换句话说,也就是多个样本的时候,均方误差等于每个样本的误差平方再乘以该样本出现的概率的和。二、方差个人理解:误差的平方;方差是描述随机变量的离散程度,是变量离期望值的距离。注意两者概念上稍有差别,当你的样本期望值就是真实值时,两者又完全相同。最小均方误差估计就是指估计参数时要使得估计出来的模型和真实
挪威的深林
·
2023-01-08 16:29
【数学知识】
矩阵
线性代数
概率论
吴恩达《机器学习》——PCA降维
PCA降维1.主成分分析1.1数据降维动机1.2PCA降维目标问题分析2.PCA数学原理分析2.1求
协方差矩阵
的碎碎念2.2PCA实现方法3.Python实现3.1进行人脸数据压缩数据集、源文件可以在Github
Ace2NoU
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2023-01-08 02:16
机器学习
人工智能
python
PCA
主成分分析
吴恩达
高斯混合模型聚类_高斯混合模型(Gaussian mixture models)
sklearn.mixture是一个可以用来学习高斯混合模型(支持对角线(diagonal),球面(spherical),平移(tied)和全
协方差矩阵
(fullcovariancematrices))
weixin_39950470
·
2023-01-08 00:39
高斯混合模型聚类
协方差矩阵
多元高斯分布
协方差矩阵
对于一维随机变量直接用方差即可衡量随机变量x与其期望E(x)的偏离程度,对于多维随机变量X,需要用一个矩阵来表示偏离程度,矩阵的对角线是每个维度自己的方差,对角线以外表示不同的维度之间的协方差
Lamar Davis
·
2023-01-05 11:18
数学
矩阵
线性代数
机器学习
每天五分钟机器学习:高斯分布模型和多元高斯分布模型的比较
多元高斯分布模型必须要保证
协方差矩阵
是可逆的。所以,样本数必须要远远大于样本的特征数,通过需要十倍的比例。另外,如果特征冗余的话,也有可能导致
协方差矩阵
是不可逆的。
幻风_huanfeng
·
2023-01-05 11:40
每天五分钟玩转机器学习算法
人工智能
深度学习
每天五分钟机器学习:多元高斯分布中不同
协方差矩阵
的意义是什么
多元高斯分布多元高斯分布主要是通过
协方差矩阵
来影响模型的,我们下面来看一下不同的
协方差矩阵
造成的影响是什么样的?一二三四五如上五图所示,μ为中心点,Σ不同,我们可以发现:第一个
幻风_huanfeng
·
2023-01-05 11:35
每天五分钟玩转机器学习算法
矩阵
人工智能
算法
线性代数
MATLAB实现PCA算法
PCA的过程是这样的,首先求出原始矩阵A(mxn)的
协方差矩阵
(mxm),然后对
协方差矩阵
求特征值。假设原始数据是n维,想要降到k维,则取前k个最大的特征值,将这k个特征值对应的特征向量
ZEERO~
·
2023-01-05 08:45
MATLAB
机器学习
matlab
算法
矩阵
logistic模型预测人口python_基于logistic回归stats模型的概率预测置信区间
也就是说var(proba)=np.dot(np.dot(gradient.T,cov),gradient)其中gradient是模型系数预测概率导数的向量,cov是系数的
协方差矩阵
。
燭台
·
2023-01-03 10:42
NormalEstimation法向量估计理论和代码---PCL源码笔记
因此估计表面法线的解决方案就变成了分析一个
协方差矩阵
的特征向量和特征值(或者PCA-主成分分析),这个
协方差矩阵
从查询点的近邻元素中创建。
Tianchao龙虾
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2023-01-03 08:51
技术笔记
机器学习
算法
python
统计信号处理基础 习题解答6-16
题目:在实现定理6.1描述的线性模型的BLUE中,我们可能不知道错误的使用了
协方差矩阵
而形成了估计,即:为了考察这种模型误差的影响,假定我们希望像例6.2那样估计A。
weixin_43270276
·
2023-01-02 11:47
统计信号处理基础
习题解答
信号处理
统计信号处理基础 习题解答3-9
题目:我们在相关高斯噪声中观测到DC电平的两个样本:其中是零均值,其
协方差矩阵
为:参数是和的相关系数。计算A的CRLB,并且将它与为WGN(即)的情况进行比较。另外,解释当时会发生什么情况?
weixin_43270276
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2023-01-02 11:15
统计信号处理基础
习题解答
概率论
算法
机器学习
Fisher information解释和数学意义
费雪信息矩阵是可以用来计算最大似然估计量的
协方差矩阵
。此外,它还用在一些统计检验量(比如瓦尔德检验)的公式中。
写bug的程旭源
·
2022-12-31 10:41
数学原理
机器学习
协方差矩阵
在torch和numpy中的比较,自行实现torch
协方差矩阵
前言数学中(教科书、大学课堂、数学相关的科普视频),一个矩阵的向量往往是竖着的,一列作为一个vector,这一点numpy库也是这样默认的。但是在机器学习以torch框架为例,一个有意义的向量或者说embedding是横着的。比较因为numpy库默认是一列是一个向量而torch等机器学习框架默认一行是一个向量,所以torch.cov(X)和numpy.cov(X.T)是相等的。自行实现torch在
Yonggie
·
2022-12-31 09:46
人工智能基础
矩阵
pytorch
深度学习
线性代数
学习笔记32-pytorch代码实现全局协方差池化GCP
实现torch
协方差矩阵
可参考博客GCP概念
协方差矩阵
描述的是一组随机变量两两之间的相关性大小。全局协方差池化的做法,就是通过计算特征图的
协方差矩阵
(二阶信息)来选出这个能代表特征图数据分布情况的值。
李卓璐
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2022-12-31 09:45
学习笔记
pytorch
深度学习
python
矩阵篇(四)-- 实随机向量的相关矩阵、
协方差矩阵
、相关系数
观测数据和加性噪声通常取随机变量。由随机变量组成的向量称为随机向量,也可以称作多维随机变量。1随机向量描述随机向量的统计函数有累积分布函数、概率密度函数、均值函数和协方差函数等。一个含有mmm个随机变量的实值向量x(ξ)=[x1(ξ),⋯ ,xm(ξ)]T(1-1)\pmb{x}(\xi)=[x_1(\xi),\cdots,x_m(\xi)]^T\tag{1-1}xx(ξ)=[x1(ξ),⋯,xm
长路漫漫2021
·
2022-12-28 20:38
数学基础
矩阵
线性代数
相关矩阵
协方差矩阵
相关系数
java 计算
协方差矩阵
,如何计算协方差、
协方差矩阵
、 相关系数 、 马氏距离...
1.协方差cov(x,y)=EXY-EX*EY协方差的定义,EX为随机变量X的数学期望,同理,EXY是XY的数学期望,挺麻烦的,建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY-EX*EY协方差的定义,EX为随机变量X的数学期望,同理,EXY是XY的数学期望,挺麻烦的,建议你看一下概率论举例:Xi1.11.93Yi5.010.414.6E(X)=(1.1+1.9+3)/3=2E(Y)=(5.0+10.4
杉木優子
·
2022-12-28 20:08
java
计算协方差矩阵
python 相关系数矩阵_期望,方差,协方差,相关系数,
协方差矩阵
,相关系数矩阵,以及numpy实现...
4.
协方差矩阵
在机器学习中,计算两个特征X、Y(都是向量)的协方差公式为式中n表示n个样本。两个特征X、Y之间的
协方差矩阵
为如果有多个特征(特征1,特征2,特征3,...
weixin_39755003
·
2022-12-28 20:38
python
相关系数矩阵
python求相关系数矩阵,
协方差矩阵
定义:设(X1,X2,X3,···,Xn)是一个n维随机变量,任意Xi与Xj的相关系数\(p_{ij}(i=1,2,···,n)\)存在,则以\(p_{ij}\)为元素的n阶矩阵称为该维随机变量的相关矩阵.记作R,即性质:相关矩阵的对角元素是1。相关矩阵是对称矩阵。在python中,可以利用pandas的corr获取相关系数矩阵,代码如下:a=np.arange(1,10).reshape(3,3
Acapplella
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2022-12-28 20:37
python
机器学习
numpy
数据结构
人工智能
html求相关系数,
协方差矩阵
的求法例题 %%
协方差矩阵
C转化相关系数
+a_nx^{n-1已知随机向量(X,Y)的
协方差矩阵
V为(4335)求D(X)=
叶飞影
·
2022-12-28 20:37
html求相关系数
python计算
协方差矩阵
_
协方差矩阵
、相关系数矩阵的EXCEL和python实现
原标题:
协方差矩阵
、相关系数矩阵的EXCEL和python实现CPDA广州19期学员现任职务:数据分析师史金乐优秀学员原创文章要计算相关系数矩阵,那就不得不提
协方差矩阵
。
weixin_39690958
·
2022-12-28 20:37
python计算协方差矩阵
数学知识补充-协方差,
协方差矩阵
,相关系数,相关系数矩阵
说明:这里只考虑随机变量总体的参数,而不是从统计学的角度考虑样本的统计量1.协方差意义:在概率论和统计中,协方差是对两个随机变量联合分布线性相关程度的一种度量。两个随机变量越线性相关,协方差越大,两个变量完全线性无关,协方差为零。协方差的定义如下:cov(X,Y)=E[(X−E(X)∗(Y−E(Y))]cov(X,Y)=E[(X-E(X)*(Y-E(Y))]cov(X,Y)=E[(X−E(X)∗(
nicowin
·
2022-12-28 20:37
数学知识补充
机器学习
概率论
协方差,
协方差矩阵
,相关系数
1.协方差定义:X,Y为两个随机变量,则它们的协方差值为:这个公式的推导很简单,在特定的样本数据下,E(X),E(Y)都是常值,又由方差的性质E(A+B)=E(A)+E(B)可以展开为:Cov(X,Y)=E(XY+E[X]E[Y]-E[X]Y-E[Y]X)=E(XY)+E(E[X]E[Y])-E(E[X]Y)-E(E[Y]X)=E(XY)+E[X]E[Y]-E[X]E[Y]-E[X]E[Y]=E[
outsider0007
·
2022-12-28 20:36
ML&DL原理
协方差
协方差矩阵
和相关系数
https://www.zhihu.com/question/20852004我之前有一点不理解,公式中使用X减去平均值,后来发现同时去观察X与Y的变化才有意义。这个公式反映的二者的变化趋势。
乔qiao
·
2022-12-28 20:06
为什么
协方差矩阵
、相关系数矩阵半正定?
PoweredByLonger-站在巨人的肩膀上预备知识:有随机变量,则均值,协方差,令,设相关性为,则有
协方差矩阵
:相关系数矩阵,其中,其中d是随机变量的方差。
Longer2048
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2022-12-28 20:05
线代
线性代数
标准化、协方差、相关系数和
协方差矩阵
原文地址:https://blog.csdn.net/wanz2/article/details/53036543笔者在学习主成分分析(PCA)的时候接触到了
协方差矩阵
的应用。
Scrat000
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2022-12-28 20:05
数据分析
数据挖掘
相关系数
协方差矩阵
协方差
协方差矩阵
与相关系数矩阵
文章目录前言1.方差、协方差与相关系数2.
协方差矩阵
3.相关系数矩阵前言 本篇博客主要介绍一下方差、协方差及相关系数的相关知识,进而引入了
协方差矩阵
与相关系数矩阵,并结合相关实例进行说明。
夏小悠
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2022-12-28 20:04
机器学习
概率论
协方差矩阵
相关系数矩阵
人工智能
主成分分析(PCA)
目录方差协方差维度灾难主成分分析(PCA)一、标准化二、计算
协方差矩阵
三、计算出主成分主成分是什么怎么计算主成分特征值和特征向量四、主成分向量五、将数据映射到新的主成分坐标系中PCA的步骤方差方差是指一组数据中的各个数减去这组数据的平均数的平方和的平均数
二哥不像程序员
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2022-12-28 18:02
数据挖掘
主成分分析
PCA
协方差
主成分分析——PCA
目录前言一、PCA1,PCA的思想2,算法流程:1,我们首先对其进行标准化处理:2,计算标准化样本得
协方差矩阵
3,计算R的特征值和特征向量4,
Fran OvO
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2022-12-28 18:00
数学建模
python
pandas
3.正态分布概率模型下的最小错误率贝叶斯决策MATLAB程序代码
以
协方差矩阵
相等和不相等两种情况,基于最小错误率的Bayes分类器进行仿真,画出三类的分界线,并判断样本[-2,2]T属于哪一类?
楚歌again
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2022-12-28 06:02
机器学习与模式识别
matlab
分类
机器学习
算法
实验三 最小错误率的贝叶斯分类
本次实验自定义一个函数self_mvnrnd(varargin),输入8个参数,其中,参数1,2,3,4分别为一类模式样本的均值矢量,
协方差矩阵
,样本数,先验概率,参数5,6,7,8分别为另一类模式样本的均值矢量
yhx_cjw
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2022-12-27 19:13
机器学习
matlab
使用PCA分析鸢尾花数据
PCA(主成分分析)的手推过程求给出矩阵X(mxn)的
协方差矩阵
S(mxm);计算
协方差矩阵
的特征值λ和特征向量α;计算方差贡献率;Ti=λi∑i=1nλiT_i=\frac{\lambda_i}{\sum
evil_destiny
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2022-12-27 15:13
python
数据分析
数据挖掘
浙大第五版概统复习提纲(前八章)
随机事件频率与概率等可能概型条件概率独立性随机变量及其分布随机变量离散型随机变量及其分布律随机变量的分布函数连续型随机变量及其概率密度随机变量的函数的分布多维随机变量及其分布二维随机变量边缘分布条件分布相互独立随机变量两个随机变量的函数分布随机变量的数字特征数学期望方差补充:协方差及相关系数矩、
协方差矩阵
大数定律及中心极限定理大数定律相关概念相关补充
gyy591
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2022-12-27 09:47
数学
概率论
python
【参数辨识】永磁同步电机的参数辨识
开始仿真第一步建立矢量控制的电机模型第二步确定辨识方法–这里我采用RLS方法(递推最小二乘法)它的主要公式由以下三部分组成第三步将定子电压方程转化为辨识方程因为采用的id=0,故只需对q轴的定子电压进行辨识分析其中
协方差矩阵
初值
StopTheWorld丶
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2022-12-24 19:06
同步电机
matlab
机器学习
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