协方差矩阵

matlab简单实验之二维数据降维

实验目的1.通过实验操作进一步掌握主成分分析算法；2.掌握协方差矩阵及其计算；3.学会Matlab进行模式识别算法编写。
云507·2022-12-07 18:58

【20211208】【Matlab】使用Matlab中的pca函数实现数据降维，并将数据可视化

1.pca函数使用方法[coeff,score]=pca(data);（1）输入参数data：待降维的数据集（2）输出参数coeff：主成分分量，即样本协方差矩阵的特征向量；score：主成分，即样本在低维空间的投影
Satisfying·2022-12-07 18:21

PCA、SVD以及SVD和协方差矩阵的关联

PCA、SVD以及SVD和协方差矩阵的关联1.什么是PCAPCA(PrincipalComponentAnalysis)主成分分析法是一种降维方法。顾名思义，就是提取出数据主要信息的一种方法。
宇宙第一大咸鱼·2022-12-07 15:35

余弦距离，欧式距离，马氏距离之间的关系

欧式距离：马氏距离：S为协方差矩阵，当样本集合的协方差矩阵是单位矩阵时，即样本的各个维度上的方差均为１．马氏距离就等于欧式距离相等。
ZJE_ANDY·2022-12-07 13:55

matlab pca降维代码,MATLAB自带工具箱实现PCA降维代码

PCA基本流程：1、训练集矩阵算协方差矩阵A;2、算协方差矩阵特征值与特征向量;3、按特征值的大小排列特征矩阵，得B，对应的特征值(按从大到小排列)组成向量a;4、A*B得到去关联的新矩阵C，A与C的对应位置物理意义相同
毕志飞·2022-12-07 12:07

PCA降维工作原理及代码案例实现

PCA降维工作原理PCA利用了协方差矩阵的特征值分解。
菜鸟hang小芒·2022-12-07 12:28

PCA降维代码实现

matlab代码如下clearallclcloadhald%ingredientsN*M数据coeff=pca(ingredients);%特征向量矩阵M*Mcovx=cov(ingredients);%协方差矩阵
Goodness2020·2022-12-07 12:24

已知协方差矩阵求相关矩阵matlab,已知协方差矩阵求相关矩阵

matlab中已知协方差矩阵怎样算相关系数？已知协方差矩阵，计算相关系数可以按图中的公式进行。R就是相关系数矩阵，C为协方差矩阵。
weixin_39637614·2022-12-07 11:29

22协方差矩阵 matlab,协方差&协方差矩阵【matlab实例】

[今天看论文的时候又看到了协方差矩阵这个破东西，以前看模式分类的时候就特困扰，没想到现在还是搞不清楚，索性开始查协方差矩阵的资料，恶补之后决定马上记录下来，嘿嘿~协方差矩阵协方差也只能处理二维问题，那维数多了自然就需要计算多个协方差
Homo Ludens·2022-12-07 11:59

python协方差矩阵_协方差矩阵的python实现

学过概率统计的孩子都知道，统计里最基本的概念就是样本的均值，方差，或者再加个标准差。首先我们给你一个含有n个样本的集合，依次给出这些概念的公式描述，这些高中学过数学的孩子都应该知道吧，一带而过。很显然，均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是很有限的，而标准差给我们描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。以这两个集合为例，[0，8，12，20]和[8，9，11，12]，两个集合的
weixin_39611275·2022-12-07 11:29

协方差的计算公式例子_协方差矩阵是什么_协方差矩阵计算公式_如何计算协方差矩阵...

协方差矩阵是什么在统计学与概率论中，协方差矩阵的每个元素是各个向量元素之间的协方差，是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。
weixin_39631017·2022-12-07 11:29

详解马氏距离中的协方差矩阵计算（超详细）

一、概率统计基本知识1.样本均值样本均值（Mean）是在总体中的样本数据的平均值。2.样本方差方差（Variance）是度量一组数据的离散（波动）程度。方差是各个样本与样本均值的差的平方和的均值，分母除以n-1是为了满足无偏估计：3.样本标准差4.协方差协方差（Covariance）是度量两个变量的变动的同步程度，也就是度量两个变量线性相关性程度。若协方差大于0，表示一个变量增大时另一个变量也会增
Polaris_T·2022-12-07 11:57

概率论之 多维随机变量的期望，协方差矩阵

概率论之多维随机变量的期望，协方差矩阵前言多维系统状态多维随机变量的期望多维随机变量的协方差矩阵矩阵表示公式表示后记前言上一次写了一维随机变量的期望，方差，协方差。
RuiH.AI·2022-12-07 11:26

协方差矩阵

文章目录1.n维数据之间的数学关系1.均值2.方差3.标准差4.协方差1.计算公式：2.性质：3.协方差结果的意义4.相关系数2.协方差矩阵1.协方差2.协方差矩阵1.协方差矩阵计算1.n维数据之间的数学关系
繁依Fanyi·2022-12-07 11:25

机器学习-模式识别（1）Bayes 分类器设计

具体步骤：（1）算出各类别特征值的均值（2）求出特征值的协方差矩阵（3）将第二步所得矩阵代入判别函数g1(x)、g2(x)（4）将待测试样本集数据依次代入g1(x)、g2(x)，若g1(x)-g2(x)
歪比歪比i·2022-12-07 11:25

协方差矩阵的几何性质

本篇笔记将以向量值随机变量X=(X1,…,Xn)TX=(X_1,\dots,X_n)^TX=(X1,…,Xn)T的协方差矩阵为例，研究其性质。
Nstar-LDS·2022-12-07 11:55

概率论：协方差矩阵

一、协方差矩阵1.1从方差/协方差到协方差矩阵根据方差的定义，给定ddd个随机变量xk,i=1,2,...,dx_k,i=1,2,...,dxk,i=1,2,...,d，则这些随机变量的方差为：σ(xk
你回到了你的家·2022-12-07 11:54

协方差矩阵学习心得

协方差矩阵的物理意义主要分为对角阵和非对角阵来记录。1.基础知识一维数据中：方差：描述数据的偏离程度，数值越大偏离越大标准差：描述数据的聚散程度。
danyang_Q·2022-12-07 11:53

【概率论理论】协方差，协方差矩阵理论(机器学习)

二、协方差矩阵是什么？前言  在许多算法中需要求出两个分量间相互关系的信息。协方差就是描述这种相互关联程度的一个特征数。在许多算法中需要求出两个分量间相互关系的信息。
Bigdataxy·2022-12-07 11:51

卡尔曼滤波理解

卡尔曼滤波分为2个步骤：预测和更新预测：更新：其中：AAA是转态转移矩阵，BBB是控制矩阵，μ\muμ是控制变量，xxx是状态变量PPP是处理噪声协方差矩阵，QQQ为系统噪声协方差矩
leo0308·2022-12-07 01:37

吴恩达机器学习 笔记九 PCA降维

第二步是计算协方差矩阵（covariancematrix）：第三步是计算协方差矩阵的特征向量（eigen
qsdzxp·2022-12-06 12:24

基于matlab的fisher线性判别及感知器判别_SPSS 判别分析

事先非常明确共有几个类别，目的是从已知样本中训练出判别函数三、前提假设（有点类似多重回归分析）1.各自变量为连续性或有序分类变量2.自变量和因变量符合线性假设3.各组的协方差矩阵相等，类
weixin_39588104·2022-12-05 12:29

Matla + SVD 求解变换矩阵

inputB)N=size(inputA,1);%2计算目标点集P的重心和参考点集X的重心up=mean(inputA);%1*3的矩阵ux=mean(inputB);%1*3的矩阵%3_由点集P和X构造协方差矩阵
LREE·2022-12-05 09:24

【医学信号处理与MATLAB（4）】主成分分析法-PCA

协方差与相关性双变量的数据与相关系数的关系[MATLABRULE]使用COV和CORRCOEF多变量分析主成分分析法(PCA)数据量(DATA)与信息量(INFORMATION)数据冗余(REDUNDANCY)协方差矩阵
Lucy@IshtarXu·2022-12-04 06:00

使用主成分分析进行模态分解（Matlab代码实现）

但是，由于协方差矩阵的对称性，PCA的特征向量是正颌的。-模态形状
荔枝科研社·2022-12-04 06:30

Gram矩阵+Gram矩阵和协方差矩阵的关系

目录Gram矩阵简介协方差矩阵Gram矩阵和协方差矩阵的关系GramMatrix代码Gram矩阵简介gram矩阵是计算每个通道i的featuremap与每个通道j的featuremap的内积grammatrix
乖乖怪123·2022-12-03 07:38

多元高斯分布的协方差矩阵与信息矩阵

零均值的多元高斯分布有如下概率形式：其中是协方差矩阵，协方差矩阵的逆可以记作，也叫信息矩阵。当变量xx是三维变量时，协方差矩阵为：其中其实在应用中，往往我们直接操作的是信息矩阵，而不是协方差矩阵。
skycrygg·2022-12-02 17:25

对SLAM系统中的协方差矩阵与信息矩阵，以及舒尔补和边缘化的理解

首先关于什么是协方差矩阵与信息矩阵。
秃头队长·2022-12-02 17:24

信息矩阵

1.协方差矩阵在统计学中，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.其中，方差的计算公式为其中，n表示样本量，符号表示观测样本的均值。
三轮车的视觉进阶_·2022-12-02 17:53

视觉SLAM框架中的协方差矩阵用来做什么

在视觉slam经典算法中，比较重要的三个因素一个是待优化变量，一个是误差项，另外一个就是经常提到的协方差矩阵。一直以来对协方差矩阵理解不是很清楚，也查询了很多资料。
稻壳特筑·2022-12-02 17:22

Cartographer 中的协方差矩阵和信息矩阵

1：运动方程有协方差矩阵R，观测方程有协方差矩阵Q。它们表示的意义是，到当前时刻t为止，所有测量的样本的协方差矩阵，用来衡量本次测量的不确定性。
bansongzao8204·2022-12-02 17:51

SLAM_信息矩阵&协方差矩阵

目录1协方差矩阵基本概念2方差和协方差的定义3从方差/协方差到协方差矩阵4SLAM中协方差矩阵、信息矩阵的应用和理解SLAM状态估计中信息矩阵Ω的应用参考1协方差矩阵基本概念如何直观地理解「协方差矩阵」
惊鸿一博·2022-12-02 17:18

python模型参数估计_python – 从scipy.optimize.curve_fit获取与参数估计值相关的标准错误...

参数的方差是方差–协方差矩阵的对角元素,标准误差是它的平方根.np.sqrt(np.diag(pcov))关于获取inf,请查看并比较这两个示例：In[129]:importnumpyasnpdeffunc
weixin_39590739·2022-12-01 18:14

基于ROS和gmapping，通过伪造的odom，完成Kinect建图

三维点云数据：通过ros功能包depthimagetolaserscan完成深度相机数据转换成激光数据里程计信息:机器人发布的nav_msgs/Odemetry(pose:x,y,z三轴位置与方向以及矫正误差的协方差矩阵
合工大机器人实验室·2022-12-01 12:58

数字信号与图像处理实验三：图像处理基础与图像变换

实验内容：选择两幅图像，读入图像并显示，同时使用Matlab计算图像的大小，灰度平均值、协方差矩阵、灰度标准差和相关系数。
路飞DoD·2022-12-01 05:06

施密特正交化_量化投资因子正交化

原创：量化小白H量化小白上分记本系列的第一篇因子加权方法中提到，对于因子间有相关性的情况，可以通过最大化IR来解决，但也会存在另一个问题：因子协方差矩阵的估计，文中对比了最原始的样本协差阵和Ledoit
weixin_39873325·2022-12-01 01:52

r语言alasso的系数怎么看_相关系数矩阵系列图

我是文轩，好久没有画图了，今天是绘图系列的第三篇，今天记录的是有关相关系数矩阵系列的图✪相关系数矩阵✪在学多元统计分析的时候，一开始相信都会学协方差矩阵和相关系数矩阵，它直观的展示了多个变量之间的相关性的强弱
shanyitattoo·2022-11-30 23:38

空间谱估计-MUSIC算法

信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值(噪声方差)对应的特征向量组成。MUSIC算法是空间谱估计测向理论的重要基石。
勤睿·2022-11-30 20:12

阵列信号处理——求根MUSIC算法(Root MUSIC)

其中，是阵列样本协方差矩阵的次特征向量。若令，则有向量内积给出多项式表示式中，是M×(M-p)次特征向量矩阵的第（i，j）元素。于是，基本M
清泉_流响·2022-11-30 20:41

MUSIC算法原理以及详细推导

Music算法叫做多信号分类算法（MultipleSignalClassification），Music算法的基本思想是将任意阵列输出数据的协方差矩阵进行特征值分解，对应不同特征值的特征向量构成相互正交的信号子空间和噪声子空间
jiangwenqixd·2022-11-30 20:39

《阵列信号处理及MATLAB实现》阵列协方差矩阵特征分解、信源数估计算法

2.8阵列协方差矩阵的特征分解在实际处理中，我们通常得到的数据是在有限时间范围内的有限快拍次数。
APPLECHARLOTTE·2022-11-30 20:08

主成分分析（PCA）算法模型实现及分析（MATLAB实现）PCA降维

主成分分析（PCA）算法模型实现及分析（源码在文章后附录）1引言2关于PCA原理和算法实现2.1PCA基本原理2.2协方差计算2.3PCA实现步骤  （1）PCA算法实现步骤  （2）基于特征值分解协方差矩阵实现
Nirvana Of Phoenixl·2022-11-30 17:37

PCL学习笔记（9）——PCL计算点云法向量并可视化

1、点云法向量（法线）估计因此，用于估计表面法线的解决方案简化为对从查询点的最近邻居创建的协方差矩阵的特征向量和特征值（或PCA–主成分分析）进行分析。
ranger..·2022-11-30 14:16

深度学习（一）-CNN原理研究

https://blog.csdn.net/xiake001/article/details/78403482基本概念协方差矩阵关于协方差矩阵的理解线性与非线性“线性”=”齐次性”+”可加性”,“齐次性
helloxp·2022-11-30 13:16

机器学习：一文从入门到读懂PCA（主成分分析）

深度学习：PCA白化前置知识内积的几何意义基基变换不同基下的向量变换逆矩阵不同基下的空间变换方差协方差协方差矩阵协方差矩阵对角化特征值分解、空间变换主成分分析（PCA）两个原则公式推导求解流程代码实现PCA
HanZee·2022-11-30 06:45

python之三： heatmap的用法

heatmap是一个高度可视化的数据分析图函数，你可以看数组（或者dataframe）的分布情况，我的使用场景是协方差矩阵的观察。
Codename_47·2022-11-30 01:50

主成分分析（MATLAB）

step1:对数据x标准化为Xstep2:计算样本协方差矩阵（相关系数矩阵）相关系数矩阵可美化后放入论文中，详见视频17：40。注：第一步和第二步在MA
Wolves_YY·2022-11-30 01:16

小样本机载分布式雷达空时自适应处理方法

该方法根据分布式雷达接收的杂波与干扰具有相关性不同的特点，首先利用小样本估计出各子雷达的杂波空时协方差矩阵和干扰全空域协方差矩阵，然后通过块对角延拓和时域拓展方法得到完整的空时协方差矩阵。
罗伯特之技术屋·2022-11-30 01:44

机器学习笔记之高斯分布(三)——从几何角度观察多维高斯分布

机器学习笔记之高斯分布——从几何角度观察多维高斯分布引言回顾：一维高斯分布多维高斯分布高斯分布的局限性(2022/11/18)回顾：协方差矩阵，马氏距离局限性的具体体现总结引言回顾：一维高斯分布在使用极大似然估计计算高斯分布最优参数一节中介绍了一维高斯分布
静静的喝酒·2022-11-29 19:10

机器学习实战——PCA（主成分分析）

PCA的代码虽少，但涉及到的知识却很多，由于数学知识比较浅薄，所以在看这章时提前查找资料复习了很多的概率论和统计学知识和python基础知识，这里记录的很多都是关于PCA的相关知识或理论（例如：特征向量、协方差矩阵等
进步一丢点everyday·2022-11-29 13:00
上一页 4 5 6 7 8 9 10 11 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他