协方差矩阵第7页

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·2022-12-28 18:02

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·2022-12-28 18:00

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·2022-12-28 06:02

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·2022-12-27 19:13

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·2022-12-27 15:13

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

gyy591·2022-12-27 09:47

【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·2022-12-24 19:06

结构方程模型中的R方改变量怎么求？

那么，在基于协方差矩阵的结构方程模型中，是否也可以用这样的方法求出R方改变量作为评估某个新增变量的因变量方差解释率？

南心统计建模与数据分析·2022-12-24 14:10

谈主成分分析/因子分析中的特征值“矩阵近似”

主成分分析和因子分析是数据降维的常用手段，其中以特征值为载体，在不断降维“近似”原本的协方差矩阵。

北理工附中J·2022-12-24 13:16

opencv+pca小结

pca，求出协方差矩阵，然后算出协方差矩阵的特征值和特征向量，使特征值从大到小排序，同时排序特征向量，这样的话，根据选择，取前面若干位的特征。

yubin1277408629·2022-12-24 10:36

PCA与LDA学习小结

这个可以通过线性代数中的协方差矩阵及其特征值分析来实现。完成这一步后，用特征值最大的前N个特征向量，组成一个N维基底的新矩阵空间，称为压缩矩阵。

小小白工程师·2022-12-24 10:04

判别分析及R使用Part2-距离判别法

两总体距离判别老师在讲课的时候画了张图，可以直观的理解什么是距离判别法：设，，，分别为两个类，的均值向量和协方差矩阵。

3between7·2022-12-22 16:04

【转】Matlab功率谱估计

【转自】了凡春秋—Matlab功率谱估计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，越小越相关，0.05

leosun1010101·2022-12-22 15:29

PCA 原理及其在图像压缩中的应用

那么μ:=1K∑i=1Kxixi:=xi−μ求这个矩阵的协方差矩阵：Σ=1K∑i=1K(x

learningWholeLife·2022-12-22 11:46

MMSE信道估计学习笔记

随机向量a,b正交就意味着，如果a，b其中有一个是0期望向量，可以得到列向量a和b的协方差矩阵为零矩阵，即列向量a和b不相关https://blog.csdn.net/memory513773348/article

Zkangda·2022-12-21 05:57

PCA主成分分析之协方差矩阵计算

三维点云处理之协方差矩阵计算PCA主成分分析中离不开协方差矩阵，现在把关于协方差矩阵计算的推导过程记录下来，便于以后理解程序。

jiangxing11·2022-12-20 20:21

python做var模型_[大数据]【Python金融量化】VaR系列（五）：Copula模型估计组合VaR - 码姐姐找文...

1.资产组合VaR建模方法回顾文章中总结了通过DCC模型估计组合向前一日VaR的方法，整体思路如下：●通过Garch族模型估计各资产的波动率●通过DCC模型估计各资产间的相关系数，结合1得到资产组合的协方差矩阵

weixin_39569051·2022-12-20 20:15

高斯信号的贝叶斯步长最小均方算法（Matlab代码实现）

卡尔曼滤波器是给定状态和测量噪声协方差矩阵的最佳线性估计器（贝

荔枝科研社·2022-12-20 02:09

python求相关系数_python 求相关系数

random.randint(0,10)fortinrange(20)]b=[random.randint(0,10)fortinrange(20)]#先构造一个矩阵ab=np.array([a,b])#计算协方差矩阵

weixin_39863017·2022-12-19 15:53

LMA上课笔记

wrotcat·2022-12-19 13:21

Open3D 点云最小二乘法拟合平面

其中，最小二乘法的程序化有两种思路：（1）通过使用协方差矩阵（对称矩阵）来进行求解；（2）使用偏导的方式来进行

大鱼BIGFISH·2022-12-18 13:56

每天五分钟机器学习：主成分分析算法PCA的降维原理是什么？

第一件事情第一步：均值归一化第二步：计算协方差的矩阵sigma（n*n）协方差矩阵公式其中x(i)表示第i个样本，是一个列

幻风_huanfeng·2022-12-18 10:45

主成分分析（PCA）学习笔记

主成分分析（PCA）学习笔记前言1.PCA基本思想2.协方差3.协方差矩阵4.协方差矩阵对角化5.数据的降维6.PCA流程总结参考资料前言主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis

奶糖派大白兔·2022-12-17 14:40

几种常见的距离计算公式

几种常见的距离计算公式1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵氏距离5.标准化欧氏距离6.余弦相似度7.马氏距离**协方差矩阵S的介绍：**8.汉明距离9.巴氏距离10.杰卡德相似系数(Jaccardsimilaritycoefficient

lijfrank·2022-12-17 12:26

pcl协方差计算精度

最近在计算法线的时候发现法线的结果偏差很大，经过分析得到在计算点云协方差矩阵时，选择不同的方法会导致不同的结果。

com1098247427·2022-12-17 01:59

基于 PCA 的人脸识别系统及人脸姿态分析

文章目录1PCA1.1原理1.2算法流程1.2.1零均值化1.2.2计算协方差矩阵1.2.3特征值和特征向量1.2.4降维得到K维特征1.2.5PCA的优缺点2Python实现PCA3基于PCA的人脸识别

八岁爱玩耍·2022-12-16 09:33

最小二乘原理（3）——递归最小二乘

因为是协方差矩阵，只有对角线上有元素，所以转置对它没有影响，即其实递推最小二乘法：就是想使方差之和最小，然后发现，方差之和就是估计误差的协方差矩阵的迹，迹里面又包含了K，所以也就是求K使得迹最小，即对K

一抹烟霞·2022-12-16 01:56

自动驾驶算法-滤波器系列（二）—— 卡尔曼滤波简介及其变种（EKF、UKF、PF）介绍

KF&EKF&UKF&PF1.基础知识概要协方差矩阵多维高斯分布状态空间表达式2.什么是卡尔曼滤波器3.五个重要的公式公式介绍公式推导过程4.卡尔曼滤波的变种KF（KalmanFilter）EKF（ExtendedKalmanFilter

_归尘_·2022-12-15 16:05

机器学习----深刻理解高斯过程回归

1.高斯过程的思想：假设每个变量都服从高斯分布，且都独立，所有变量服从多维高斯分布（已知均值和协方差矩阵）当有新的变量到来时，根据条件概率、边缘概率、极大似然分布，可以获取新变量的预测值。

追梦苦旅·2022-12-14 16:04

主成分分析法（PCA）——降维

步骤样本标准化计算标准化样本协方差矩阵计算R的特征值和特征向量得出主成分贡献率和累计贡献率利用得分矩阵算出主成分解释主成分含义误区对于主成

死磕的斯坦张·2022-12-14 11:44

studyer_domi·2022-12-14 01:10

【数学】整理数学知识点

一、概率论1、协方差与协方差矩阵（参考链接：xueluowutong-协方差与协方差矩阵）(1)协方差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。

陈豆子·2022-12-14 00:03

协方差矩阵求解

一、原理二、实现clearallclcX=[1,2,3;3,1,1];[m,n]=size(X);%meathodoneA=ones(m,m);X2=X-(1/m)*A*X;C1=(1/(m-1))*(X2'*X2);%meathodtwoC2=zeros([n,n]);fori=1:nforj=1:nC2(i,j)=(1/(m-1))*(X2(:,i)'*X2(:,j));endend%meat

Goodness2020·2022-12-13 10:25

（数据科学学习手札18）二次判别分析的原理简介&Python与R实现

Fisher线性判别分析的原理及实现，而在判别分析中还有一个很重要的分支叫做二次判别，本文就对二次判别进行介绍：二次判别属于距离判别法中的内容，以两总体距离判别法为例，对总体G1,，G2，当他们各自的协方差矩阵

weixin_30565199·2022-12-13 00:49

python判别分析_二次判别分析Quadratic Discriminant Analysis(QDA)

与线性判别分析类似，二次判别分析是另外一种线性判别分析算法，二者拥有类似的算法特征，区别仅在于：当不同分类样本的协方差矩阵相同时，使用线性判别分析；当不同分类样本的协方差矩阵不同时，则应该使用二次判别。

weixin_39883670·2022-12-13 00:49

样本协方差矩阵的定义与计算

协方差矩阵是用来衡量一组随机变量之间的线性关系的矩阵。

cnblogs.com/qizhou/·2022-12-12 20:36

数据降维：主成分分析法（PCA）

手执烟火以谋生，心怀诗意以谋爱目录1.原理介绍2.步骤详解2.1获取数据2.2数据中心化（标准化）2.3求协方差矩阵2.4计算协方差矩阵的特征值和特征向量2.5确定主成分个数2.6计算主成分3.案例分析

离陌lm·2022-12-12 16:23

协方差矩阵在频域中的体现

时域中样本信号x[n]的协方差矩阵与自相关矩阵关系：经标准化的样本数据的协方差矩阵就是原始样本数据的相关矩阵。这里所说的标准化指正态化，即将原始数据处理成均值为0，方差为1的标准数据。

无烟蚊香·2022-12-12 12:40

模式识别PCA方法实现人脸识别-Python

方法进行人脸识别的步骤1）前期尝试及准备(1)实现列表维度的判断(2)将图片展示出来2）相关函数及代码（1）图像处理相关①对图片进行数据增强②对数据进行降维操作，变成一个列矩阵（2）对样本进行中心化处理，获得协方差矩阵

风独凉·2022-12-12 10:13

协方差矩阵的定义性质与python实现

最近写统计学习的作业，要用到降维方法，一股脑把机器学习实战上的代码敲上去就好了，要求中还要尝试其他降维方法，查了好多发现LDA可以，但是LDA要用到计算协方差矩阵，这玩意我之前就糊里糊涂的，协方差是变量之间的

king阿金·2022-12-12 10:10

python降维方法_python大战机器学习——数据降维

将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中1、主成分分析(PCA)将n维样本X通过投影矩阵W，转换为K维矩阵Z输入：样本集D，低维空间d输出：投影矩阵W算法步骤：1)对所有样本进行中心化操作2)计算样本的协方差矩阵

weixin_39528697·2022-12-11 11:35

结构方程模型自由度和卡方值为0（零）怎么办？

饱和模型是指模型的带估计参数数目刚好等于方差-协方差矩阵提供的数据点或元素数目，使得模型刚刚可以识别，自由度等于0。而当自由度等于0时，模型的卡方值也因为自由度为0而等于0，其他依赖于卡方值或自

南心统计建模与数据分析·2022-12-11 04:58

PCA数据降维、数据重建计算步骤

PCA计算步骤：输入N*M的矩阵其中，N为样本数，M为特征数一、计算N*M的特征均值1*M，对原始数据去中心化N*M-1*M得到去均值的数据N*M二、计算N*M矩阵的特征协方差矩阵M*M三、计算协方差矩阵的特征值

_阿尔伯特·2022-12-11 01:16

主成分分析和协方差矩阵

文章目录前言理论分析(一).构建线性空间(二).实现最近重构性(三).实现最大可分性(四).最大化协方差矩阵(五).Numpy库实现主成分分析前言本文主要介绍机器学习中的无监督学习数据降维方法：主成分分析法

Sun-sky·2022-12-10 18:21

AI智能语音识别算法原理二

若多声源在阵列方向图的同一主波束内，则无法区分2、超分辨谱估计如MUSIC，ESPRIT算法等，对其协方差矩阵（相关矩阵）进行特征分解，构造空间谱，关于方向的频谱，谱峰对应的方向即为声源方向

迎客松88·2022-12-10 03:48

机器学习基础专题：高斯混合模型和最大期望EM算法以及代码实现

除次之外，我们还需要找到每一个高斯分布的参数，即均值和协方差矩阵。p(x)=∑k=1Kπkpk(x)(1)p(x)=∑k=1KπkN(x∣μk,Σk

野营者007·2022-12-09 11:23

降维：主成分分析PCA以及Fisher线性判别(LDA)要点

使用主成分来表示原始数据,从而去除冗余的维度.LDA是选择投影之后类内方差小,类间方差大的方向,用到了类别标签信息.上述求解都是由最大的d个特征值对应的特征向量来得到所需的投影方向的~~1\PCA投影方向就是协方差矩阵得最大特征值的特征向量

Better-1·2022-12-09 02:03

svd分解复原 sklearn和numpy实现

原理1.pca的主要过程pca可以将m∗nm*nm∗n的矩阵AAA进行降维，需要先求出A的协方差矩阵C=1mATAC=\frac{1}{m}A^{T}AC=m1ATA,再求出CCC的特征值和特征向量，并将前

weixin_37763484·2022-12-08 10:28

PCA故障检测步骤

故障检测步骤1.利用正常数据作为训练集，例如A=4*5；（此处4*5代表行列数，以下相同）2.标准化处理这个矩阵，即减去均值的方法，使得每列元素的平均值为0，那么各个元素的平方和就是方差；3.求得这个矩阵A的协方差矩阵

告别学渣·2022-12-08 07:10

基于PCA的故障诊断方法（matlab）

其中：3.PCA降维3.1首先求取协方差矩阵协方差矩阵的公式为：计算出来的协方差矩阵为特征m*m维矩阵。3.2求取特征值和特征向

汤宪宇·2022-12-08 07:37

推荐频道

协方差矩阵