协方差矩阵

特征提取PCA实现及避坑指南

PCA的一般处理步骤分为：中心化求协方差矩阵对协方差矩阵求特征值和特征向量，从而得到降维矩阵通过中心化后的矩阵和降维矩阵的乘积即可得到最终的结果。
攻城狮客栈·2022-11-29 08:40

人工智能（降维）——主成分分析（PCA)

3.1sklearn.decomposition.PCA3.2PCA对象的方法4案例5Python代码实现5.1代码5.2结果1知识回顾在介绍PCA的原理之前需要回顾涉及到的相关术语：•方差•协方差•协方差矩阵
荔枝科研社·2022-11-29 08:09

主成分分析法（PCA）的理解（附python代码案例）

目录一、PCA简介二、举个例子三、计算过程（公式）3.0题干假设3.1标准化3.2计算协方差矩阵3.3计算特征值和特征值向量3.3多重共线性检验（可跳过）3.4适合性检验（可跳过）3.5计算主成分贡献率及累计贡献率
Mayer_myx·2022-11-29 01:16

IMPROVING SUPERPIXEL-BASED IMAGE SEGMENTATION BY INCORPORATING COLOR COVARIANCE MATRIX MANIFOLDS

联合颜色协方差矩阵的超像素的图像分割改进算法XianbinGu,JeremiahD.Deng,MartinK.PurvisDepartmentofInformationScience,UniversityofOtago
起点站·2022-11-28 13:46

复现经典：《统计学习方法》第16章 主成分分析

1.假设为维随机变量，其均值为，协方差矩阵为。考虑由维随机变量到维随机变量的线性变换其中。
风度78·2022-11-28 10:03

《统计学习方法》 第十六章 主成分分析PCA

主成分分析(PCA)假设xxx为mmm维随机变量，其均值为μ\muμ，协方差矩阵为Σ\SigmaΣ考虑由mmm维随机变量xxx到mmm维随机变量yyy的线性变换yi=αiTx=∑k=1mαkixk,i=
小鹏AI·2022-11-28 10:30

经典线性降维算法—线性判别分析

协方差矩阵是一个矩阵，其每个元素是各个向量元素之间的协方差。而协方差描述了向量之间的相关程度。协方差的公式和方差十分相近，甚至可以说方差是协方差的一种特例。所以协方差不仅是反映了变
身影王座·2022-11-28 08:31

python使用QDA进行二次判别分析

什么是二次判别法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Σ1，Σ2不相等时，判别函数因为表达式不可化简而不再是线性的而是二次的，这时使用的构造二次判别函数进行判别类别的方法叫做二次判别法
chenlei456·2022-11-27 23:06

VS2017+OpenCV4.5.5 正态贝叶斯分类器-性别预测

正态贝叶斯分类器认为每一个分类的所有特征属性（即特征向量）服从多变量正态高斯分布；执行步骤：由训练数据估计每个分类的协方差矩阵和均值向量；计算各个特征属性的均值，构成该类的均值向量；计算两两特征属性的协方差
JoannaJuanCV·2022-11-27 17:36

通信基础 3——矩阵论基础

目录广义特征向量协方差和协方差矩阵协方差随机变量的协方差样本的协方差协方差矩阵多维随机变量的协方差矩阵样本的协方差矩阵广义特征向量如果f不等于0,且存在某个正整数m使得：则称f是A的相对于特征值a的广义特征向量对比特征值和特征向量
今天也努力学习的Paul·2022-11-27 15:39

PCA 实现点云粗配准（python版本）

首先计算两组点云的协方差矩阵，根据协方差矩阵计算主要的特征分量，即点云数据的主轴方
点云侠·2022-11-27 02:21

大规模行人重识别检索：向量索引与faiss库

1.主成分分析（PCA）一种特征降维方法，计算协方差矩阵，取协方差矩阵最大的k个特征对应的特征向量矩阵
wyl2077·2022-11-26 21:07

论文阅读：Fast Color Segementation

一、论文简介[Aksoy2017]这篇论文假设每个图层的颜色服从一个正态分布，并通过优化的方法求解每个图层的均值，协方差矩阵，以及不透明度
Researcher-Du·2022-11-26 15:33

Python线性分类

对于“生成”方法，我们将重新讨论我们在前面练习中使用的贝叶斯分类代码，但我们将限制系统具有相等的协方差矩阵，即一个协方差矩阵来表示所有类别，而不是每个类别都有其自己的协方差矩阵。
the only KIrsTEN·2022-11-26 13:58

主成分分析（PCA）数学原理详解

文章目录1数据的向量表示及降维问题2向量的表示及基变换2.1内积与投影2.2基2.3基变换的矩阵表示3协方差矩阵及优化目标3.1方差3.2协方差3.3协方差矩阵3.4协方差矩阵对角化4算法及实例4.1PCA
孙 悟 空·2022-11-25 14:07

pca主成分分析原理

从数学上可以证明，原变量协方差矩阵的特征根是主成分的方差，所以前m个较大特征根就代表前m个较大的主成分方差值；原变量协方差矩阵前m个较大的特征值（这样选取才能保证主成分的方差依次最大）所对应的特征向量就是相应主成分
yijilei·2022-11-25 14:36

pca 累积方差贡献率公式_特征工程 | PCA降维

假设有p个变量，分别用表示，随机向量，设随机向量X的均值为μ，协方差矩阵为Σ。对X进行线
苏瑞文·2022-11-25 14:35

机器学习笔记：高斯过程

高斯分布回顾一维高斯分布当维度上升到多维的时候（比如有限的p维），我们称之为高维高斯分布，记作：其中μ是p维向量，表示每个维度的均值，Σ的第（i，j）项表示第i个维度和第j个维度之间的协方差（对角线是第i个随机变量的标准差）协方差矩阵总是对称
UQI-LIUWJ·2022-11-25 10:15

主成分分析(PCA)原理分析&Python实现

6.2为什么要计算协方差矩阵？6.3为什么要计算协方差矩阵的特征值和特征向量？为什么要排序？6.4主成分个数N怎么确定
Dfreedom.·2022-11-25 07:56

方差、协方差、协方差矩阵以及互相关矩阵

目录1.方差和协方差2.从方差/协方差到协方差矩阵3.互相关矩阵1.方差和协方差  在统计学中，方差是用来度量单个随机变量的离散程度，而协方差一般是用来度量两个随机变量的相似程度，其中方差的计算公式为：
qq_41030344·2022-11-24 13:28

随机信号的特征—（自相关函数\互相关函数、协方差矩阵、相关矩阵\相关系数矩阵\相关系数）

在学习概率统计之前，我学习的都是确定的函数。概率统计讨论了一次取值时获得的值是不确定的，而随机过程讨论了不确定会发生哪个时间函数。每个x(t)函数(样本函数)就是实际发生的一个表达式确定的函数，对每个x(t)的处理，都是与之前确定函数的处理方法相同的，但是由于我们没法确定某次究竟发生哪个确定表达式的x(t),所以我们只能研究发生哪种情况的概率大些，或者当这件事多次发生时，呈现出来的统计特性是什么。
懂不董02·2022-11-24 13:27

协方差矩阵（Covariance Matrix）

群体均值和协方差矩阵定义（PopulationMeanandCovarianceMatrix）1、学术定义2、常规定义协方差矩阵中每个元素的求法用中文来描述，就是：协方差(i,j)=（第i列的所有元素-
就是噢·2022-11-24 13:54

（自）协方差矩阵与互协方差矩阵简介

说明首先需要说明的是：协方差矩阵和互协方差矩阵都不是针对单变量，而是多变量的统计量。
Remote Sensing·2022-11-24 13:20

【什么是自相关矩阵，自协方差矩阵，互相关矩阵，互协方差矩阵？】

目录写在前面的话前置知识自协方差矩阵具体样例自相关矩阵自相关矩阵与自协方差矩阵的关系互协方差矩阵互相关矩阵互相关矩阵与互协方差矩阵的关系性质相关系数写在前面的话最近看模式识别课程的时候卡在了一个地方，见下图
粥粥粥少女的拧发条鸟·2022-11-24 13:49

山东大学 计算机学院 机器学习与模式识别课程 2019-2020学年 第二学期试卷真题

(T/F)假设我们有N个样本，x1x_1x1,x2x_2x2…xNx_NxN.每个样本xi∈Rdx_i\inR^dxi∈Rd.则该样本集合的协方差矩阵S的维
CG matters·2022-11-24 13:28

基于特征值分解协方差矩阵实现PCA降维

感谢原文作者，博客写的非常好，我这里将我需要的部分提取出来记录一下。多变量的大数据集可以为研究提供丰富的信息，但是处理起来复杂度太高，并且其中一些数据之间具有相关性，如果将这些大量的具有相关性的数据，用少量的各自独立的数据来表示，将会降低复杂度，并且不丢失有用的信息。也就是降维。降维的算法有很多，比如奇异值分解(SVD)、主成分分析(PCA)、因子分析(FA)、独立成分分析(ICA)。PCA（主成
纸上得来终觉浅～·2022-11-23 17:46

PCA方法的分解过程_协方差矩阵+特征值分解+降维投影

文章目录问题引入PCA的实现1.数据集加载2.数据预处理3.主成分分解3.1协方差矩阵构造3.2特征值分解3.3方差解释3.4降维投影3.5降维结果问题总结附录问题引入调用sklearn库时，使用decomposition.PCA
王缓缓欢·2022-11-23 17:14

降维模型 之 主成分分析法（PCA）

主成分分析便是一种降维算法主成分分析的思想计算步骤1、首先我们将其变准化处理2、计算标准样本的协方差矩阵3、计算R的特征值和特征向量4、计算主成分及累计
iMoriarty·2022-11-23 10:58

线性判别分析（LDA）推导及python实现

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3DclassLDA():def__init__(self):self.w=Nonedefcalculate_covariance_matrix(self,X,Y=None):#计算协方差矩阵
程序媛JD·2022-11-23 08:34

R语言LDA线性判别分析

让所有的类都有相同的变体（即对于单变量分析，p的值为1）或相同的协方差矩阵
酷二的R语言记录册·2022-11-23 08:56

python实现阵列信号处理（三）：多重信号分类Music算法

MUSIC算法的基本思想是将阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解,得到与信号分量相对应的信号子空间和与信号分量正交的噪声子空间,然后
归来_仍是少年·2022-11-23 07:10

MUSIC算法原理及MATLAB代码 阵列信号处理

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
innovationy·2022-11-23 07:09

计算机视觉：基于Numpy的图像处理技术（二）：图像主成分分析（PCA）

:rainbow_flag:图像主成分分析:m:1、概念:orange_book:2、原理:page_facing_up:3、步骤:paw_prints:1、数据中心化：减去每一维数据的均值2、求特征协方差矩阵
天海一直在·2022-11-23 06:40

python实现PCA降维

总的来说，对n维的数据进行PCA降维达到k维就是：对原始数据减均值进行归一化处理；求协方差矩阵；求协方差矩阵的特征值和对应的特征向量；选取特征值最大的k个值对应的特征向量；经过预处理后的数据乘以选择的特征向量
络小绎·2022-11-22 22:38

numpy笔记整理 multivariate_normal（多元正态分布采样）

1基本用法np.random.multivariate_normal(mean,cov,size=None,check_valid=None,tol=None)根据均值和协方差矩阵的情况生成一个多元正态分布矩阵
UQI-LIUWJ·2022-11-22 20:33

模式识别与机器学习-广义逆、梯度下降

、协方差矩阵?1=?的正态分布，属于“+1”类，数据集?2的样本来自均值向量?2=[0,5]?、协方差矩阵?2=?的正态分布，属于“-1”类，其中I是一个2*2的单位矩阵。
长星照耀十三州府ˇKris·2022-11-22 19:27

卡尔曼滤波-卡尔曼滤波全篇讲解

根据生活工具测量的实际状态）噪声噪声分布噪声表达滤波器的计算原型先验估计、后验估计与测量状态变量计算增益系数K数据融合基础变量（先验估计、测量状态变量）一、列表达式变形（后验估计）二、引入误差三、计算最小协方差矩阵等式增益矩阵特点计算先验误差协方差
要硕果累累呀·2022-11-22 07:23

@卡尔曼滤波理解

一、预备知识1、协方差矩阵是一个维列向量，是的期望，协方差矩阵为可以看出协方差矩阵都是对称矩阵且是半正定的协方差矩阵的迹是的均方误差2、用到的两个矩阵微分公式
在路上@Amos·2022-11-22 07:50

滤波笔记一：卡尔曼滤波（Kalman Filtering）详解

目录Lesson1递归算法Lesson2数学基础_数据融合_协方差矩阵_状态空间方程Lesson3卡尔曼增益的详细推导Lesson4误差的协方差矩阵Pe的数学推导Lesson5直观理解卡尔曼滤波以及一个实例当计算误差
scoutee·2022-11-22 07:45

特征工程(六)—(1)利用PCA进行特征转换

(1)鸢尾花数据集的手动处理PCA利用了协方差矩阵的特征值分解过程如下：(1)创建数据集的协方差矩阵(2)计算协方差矩阵的特征值(3)保留前K个特征值(按照特征值降序排列)(4)要保留的特征向量转换新的数据点
undo_try·2022-11-22 02:47

matlab第三章上机总结,模式分类第三章上机练习一：MATLAB

(d)假设这个三维高斯模型是可分离的，即，写一个程序估计类别中的均值和协方差矩阵中的3个参数。(e)比较前4种方式计算出来的每一个特征
Filge·2022-11-22 02:14

参数估计—最大似然估计与贝叶斯估计

文章目录一参数估计二最大似然估计2.1参数分量2.2基本原理2.3高斯情况2.3.1协方差矩阵Σ\SigmaΣ已知，而均值μ\muμ未知2.3.2协方差矩阵Σ\SigmaΣ和均值μ\muμ都未知三贝叶斯估计
Sunburst7·2022-11-22 02:42

MATLAB：模式分类chapter3上机练习1

（d）假设这个三维高斯模型是可分离的，即，写一个程序估计类别中的均值和协方差矩阵中的3个参数。（e）比较前4种方式计算出来的每一个特征
WantTo_Be·2022-11-22 02:12

基于Opencv的人脸识别

Eigenface算法原理：计算平均脸->计算协方差矩阵->计算特征值->计算特征矩阵->得到特征脸->将图片与特征脸对比识别人脸。
莫璃Moly·2022-11-21 19:28

python数据分析 - 数据降维PCA

python数据分析-数据降维1.PCA最大可分性的思想2.基变换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实例大概主成分分析（Principalcomponentsanalysis
我老婆周淑怡·2022-11-21 18:15

python实现pca降维_Python实现PCA降维

PCA的计算涉及到对协方差矩阵的理解，这篇博客提供了协方差矩阵的相关内容。PCA的算法过程：直接用numpy实现PCAim
weixin_39626690·2022-11-21 18:14

pca降维python实例_Python 使用numpy实现PCA降维

PCA降维，即主成分分析主要过程为：先将数据标准化，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，这些特征向量组成了新的特征空间。
weixin_39630735·2022-11-21 18:14

机器学习-PCA数据降维详解

机器学习-PCA数据降维详解01PCA降维思路02PCA降维的本质03代码实现及过程讲解01PCA降维思路Step01：零均值化处理Step02：计算协方差矩阵Step03：构建降维矩阵Step04：利用降维矩阵对初始数据进行降维
知帷·2022-11-21 18:38

PCA降维的来龙去脉及Python实现

目录1PCA降维2在讲PCA降维的原理前需要知道的一些东西2.1方差2.2协方差及协方差矩阵2.3向量在不同基下的坐标2.4矩阵乘法2.5矩阵的特征值和特征向量2.6实对称矩阵正交相似于对角矩阵3PCA
Python_YBYB·2022-11-21 18:35

协方差矩阵

在x和z的协方差矩阵∑中，对角线元素（即行和列对应于同一变量）为单个变量的方差，即和，而非对角线元素是
Brice Loskie·2022-11-21 18:32
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