协方差第3页

30、共空间模式CSP与白化矩阵

矩阵白化目的：对于任意一个矩阵X，对其求协方差，得到的协方差矩阵cov(X)并不一定是一个单位阵。

是馒头阿·2024-01-03 12:37

weixin_47072998·2024-01-03 11:11

详解协方差矩阵，相关矩阵，互协方差矩阵（附完整例题分析）【2】

唠嗑！·2024-01-02 23:02

主成分分析（PCA）：探索数据的核心

2.PCA的原理2.1协方差和方差2.2核心思想2.3步骤3.PCA的应用场景4.PCA的优缺点5.示例：人脸识别5.1完整代码5.2运行结果结语前言当今社会，数据无处不在。

_用户昵称_·2024-01-02 20:04

机器学习——主成分分析（PCA）

维度约减的应用常规维度约减方法主成分分析主成分分析(PCA)基本思路主成分的代数定义和代数推导主成分的代数定义主成分的代数推导PCA算法两种实现方法1、基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法2、基于SVD

TXQIHYJ·2024-01-02 08:08

python统计分析——协方差和pearson相关系数

18.5,18.7,19.1,19.7,21.5,21.7,21.8,22.0,23.4,23.8],"y":[34,39,41,38,45,41,52,44,44,49]}cov_data=pd.DataFrame(dic)变量x、y的协方差

maizeman126·2024-01-01 05:49

随机过程的均值函数、自相关函数、协方差函数

随机过程的均值是定义在某个时间点上的随机变量的函数随机过程的均值是定义在某个时间点上的随机变量的函数随机过程的均值是定义在某个时间点上的随机变量的函数协方差函数CX(t1,t2)=E((Xt1−E(Xt1

FakeOccupational·2024-01-01 02:33

卡尔曼滤波学习笔记

1.2协方差矩阵协方差矩阵：按照长

高原低谷·2023-12-31 04:15

掌握numpy.einsum与torch.einsum：提升科学计算与深度学习中的运算效率和代码可读性

2.表示常见的数组和张量运算三、numpy.einsum的应用与实践1.numpy.einsum的基础使用矩阵的迹矩阵乘法向量点积按元素相加求和2.numpy.einsum的高级功能矩阵转置秩变换计算协方差矩阵广播乘法四

梦想的理由·2023-12-29 18:03

详解协方差矩阵，相关矩阵，互协方差矩阵（附完整例题分析）

目录一.写在前面二.样本向量的均值与协方差2.1均值与方差2.2向量的均值2.3协方差矩阵三.协方差矩阵的线性变换3.1均值的线性变换3.2协方差的线性变换四.互协方差矩阵五.相关矩阵六.例题一.写在前面在看

唠嗑！·2023-12-29 16:33

竞赛保研基于大数据的时间序列股价预测分析与可视化 - lstm

文章目录1前言2时间序列的由来2.1四种模型的名称：3数据预览4理论公式4.1协方差4.2相关系数4.3scikit-learn计算相关性5金融数据的时序分析5.1数据概况5.2序列变化情况计算最后1前言优质竞赛项目系列

iuerfee·2023-12-29 06:11

卡尔曼滤波五个公式各个参数的意义

收藏218分类专栏：卡尔曼滤波版权系统的状态方程为：这个状态方程是根据上一时刻的状态和控制变量来推测此刻的状态，wk-1是服从高斯分布的噪声，是预测过程的噪声，它对应了xk中每个分量的噪声，是期望为0，协方差为

行者如风dev·2023-12-27 19:30

数据降维方法介绍（五）

【嵌牛正文】假设有m个数据,其中,并且假设这些数据已经中心归零化，即数据的协方差矩阵为因为C是半正定矩阵，可以进行对角化,其中，且假设C的秩为P，即，则矩阵C有p个非零特征值，且提取前k个特征值以及其对应的特征向量作为投

科技小白不能再白了·2023-12-26 20:13

什么是pca降维

4.计算协方差矩阵：5.协方差：计算数据集中每对特征之间的协方差。协方差矩阵是一个对称矩阵，其中每个元素表示相应特征之间的协方差。6.协方差矩阵

不做梵高417·2023-12-26 06:36

CnosDB：深入了解时序数据处理函数

CnosDB：深入了解时序数据处理函数stats_agg用途stats_agg函数适用于需要对时序数据进行统计分析的场景，例如计算相关系数和协方差。

CnosDB·2023-12-25 02:30

第3B章 | 安徽某高校《统计建模与R软件》期末复习

设为二元总体，从中取得样本，即可得样本观测矩阵为:3B.1二元观测样本的统计量3B.1.1统计量概述1）均值：2）X，Y的方差3）X，Y的协方差4）X，Y的协方差矩阵5）X，Y的相关系数3B.1.2代码示例

我不是saint·2023-12-24 17:47

AutoEncoder个人记录

原理最常见的降维算法有主成分分析法PCA，通过对协方差矩阵进行特征分解而得到数据的主要成分，但是PCA本质上是一种线性变换，提取特征的能力极为有限。

小趴菜日记·2023-12-24 16:56

机器学习中的降维算法汇总归纳

最近看了降维的各类算法，想简单做个回顾和小结，先上图一、浅谈协方差矩阵1.1、统计学的基本概念均值：x¯=∑ni=1xinx¯=∑i=1nxin方差：var(x)=∑ni=1(xi−x¯)2n−1var

阿尔法旺旺·2023-12-24 00:42

3D点云法向量估计(最小二乘拟合平面)

1、点云法向量估计的主要思路是对K-近邻的N个点进行平面拟合（平面过N点重心），平面法向量即为所求；2、最小二乘拟合可以转换为求协方差矩阵最小特征值对应的特征向量（SVD分解）；此种解法对数据噪声有很强的鲁棒性

weixin_30487201·2023-12-23 20:15

matlab 手写基于PCA的点云法向量计算

拟合平面的过程可以进一步转化为协方差矩阵分解，求特征值和特征向量的过程。最小特征值对应的特征向量就是点的法向量，这个过程也就是pca过程！不用matlab

暗嘿·2023-12-23 20:12

GeoLearning·2023-12-23 18:11

Python实现AR协方差结构线性回归模型(GLSAR算法)项目实战

1.项目背景GLSAR是具有AR协方差结构的广义最小二乘法线性回归模型。本项目通过GLSAR回归算法来构建AR协方差结构线性回归模型。

胖哥真不错·2023-12-23 04:49

2019-01-24 多元高斯分布

建模示例改良版的异常检测算法：多元高斯分布或者多元正态分布多元高斯分布的参数：向量µ，一个n×n矩阵Σ，Σ被称为协方差矩阵（主成分分析也出现了协方差矩阵）Σ的行列式，使用Octave命令det(Sigma

奈何qiao·2023-12-23 01:53

E(XY)的求法

2.已知X，Y的联合密度，求X，Y的协方差：点击这里。

悟空不是猴子·2023-12-22 16:06

python 多项式拟合

absolute_sigma=False,check_finite=True,bounds=(-inf,inf),method=None,jac=None,**kwargs)返回：popt——参数最佳值pcov——协方差

RS&·2023-12-22 08:45

3.多元统计分析

numpy；pandas;scipy求特征根,离差，协方差，相关系数2.1多元数据显示R:可视化类别箱尾图第三章多元数据的直观表示3.1星象图每个颜色代表一个维度。星象图

Plenari·2023-12-22 05:50

lda 协方差矩阵_线性判别分析LDA详解

1LinearDiscriminantAnalysis相较于FLD(FisherLinearDecriminant)，LDA假设:1.样本数据服从正态分布，2.各类得协方差相等。

weixin_39917211·2023-12-21 21:40

机器学习——特征选择（二）

是用两个连续变量x,y的协方差除以x,y各自的标准差的乘积。皮尔森相关系数的值为-1~1，其性质如下：时，表示两个变量为正相关；当时，表示两个变量为负相关。时，表示两个变量为完全相关。

风月雅颂·2023-12-21 11:59

数学建模学习笔记-皮尔逊相关系数

别被算法PUA·2023-12-21 09:00

协方差矩阵

协方差矩阵有什么意义？

Σίσυφος1900·2023-12-21 06:30

基于卡尔曼滤波的运动目标跟踪(Matlab代码)

它基于观测数据和系统模型，通过不断更新状态估计值和协方差矩阵来提供最优的

技术猎手·2023-12-20 22:15

PCL基础介绍

computeCovarianceMatrix(constpcl::PointCloud&cloud,constEigen::Matrix¢roid,Eigen::Matrix&covariance_matrix)计算给定的三维点云的协方差矩阵

酱香拿钢·2023-12-19 08:08

MATLAB 主成分分析PCA拟合平面点云（42）

该算法可以通过计算点云的协方差矩阵，然后找到协方差矩阵的特征向量，

点云学徒·2023-12-19 06:02

高斯过程回归 | Python高斯过程 Gaussian Process

均值向量描述了从高斯分布重复采样的集中趋势，协方差矩阵描述了点之间的相关性。

算法如诗·2023-12-18 12:06

matlab做高斯分布图,MATLAB实例：二元高斯分布图

0.2:5;x2=-5:0.2:5;[X1,X2]=meshgrid(x1,x2);X=[X1(:)X2(:)];%%高斯分布参数%分量1miu_1=[11];%均值Sigma_1=[2-2;-23];%协方差

sadeir·2023-12-18 06:22

5.基本统计方法-连续性变量的组间比较

目录1.两样本的定量变量的假设检验1.1单样本t检验1.2两独立样本t检验1.3配对样本t检验1.4正态性检验和方差齐性检验2.多样本定量变量的假设检验2.1基本知识2.2单因素方差分析2.3单因素的协方差分析

Dr_long1996·2023-12-17 15:15

CGAL 点云边界提取

目录一、算法概述1、主要函数2、参考文献二、代码实现三、结果展示一、算法概述使用Voronoi协方差度量检测点云的尖锐边缘特征点。

点云侠·2023-12-17 08:38

小白兔和小毛驴·2023-12-16 13:17

VINS-MONO代码解读4----vins_estimator(后端求解部分)

pipeline1.solveOdometry()后端求解(重点)1.1marg先验部分1.2视觉部分1.2.1处理rollingshuttercamera的时间1.2.2视觉Jacobian推导1.2.2协方差

读书健身敲代码·2023-12-16 02:03

单变量分析、组合变量分析

单变量分析、组合变量分析单变量分析1.协方差的一些解释：在坐标轴中，使用x_u、y_u画两条直线，会使数据分布在四个象限当s_xy为正时，表示变量x、y是正的线性关系，即x增加，y增加当s_xy为负时，

小金子的夏天·2023-12-05 10:43

主成分分析（PCA）

文章目录PCA的基本步骤特征值排序反转索引选择主成分结果应用场景协方差矩阵的数学解释协方差的定义协方差的含义协方差矩阵矩阵转置（X_normalized.T）为何需要转置在PCA中协方差矩阵的作用NumPy

h52013141·2023-12-04 08:08

covariance

协方差矩阵刻画了随机变量间的关系（即两向量之间的夹角，注意因为是随机变量/向量，因此这个是期望意义上的），其几何意义就是向量的点积。

TonnyYan·2023-12-03 16:32

对一个多维随机变量作为线性变换以后的协方差矩阵

假设是一个n维的随机变量，它的协方差矩阵对做线性变换，其中是一个矩阵（当然也可以是一个标量），的协方差矩阵证明如下：将代入，得

听海边涛声·2023-12-03 15:27

关于卡尔曼滤波的C语言算法

将上面的公式转为汉字可以理解为：公式1：本次估计值=估计变化比*上次估计值+卡尔曼增益*(测量值-上次估计值)公式2：卡尔曼增益=根号下(当前估计协方差的平方/(当前估计协方差的平方+当前测量测方差的平方

Duffy_Gallagher·2023-12-03 03:22

回声消除-卡尔曼滤波

将状态量记作xn\mathbf{x}_nxn，状态量的协方差矩阵记作Pn\mathbf{P}_nPn，可以由前一个时刻的状态，估计当前的状态估计过程表示为：xn=Fnxn−1\mathbf{x}_n=\

DEDSEC_Roger·2023-12-01 23:30

主成分分析例题（多元统计分析期末复习）

例一给定X的协差阵，对其进行主成分分析,（1）求出每个主成分的贡献率；（2）求出每个原始变量的信息提取率；解：对于主成分分析的题，一般来说，题目给定一个协方差阵，不管怎样先求出特征值和特征向量。

倒杯Whisky·2023-12-01 11:57

皮尔逊相关性分析的matlab实现，简介和实例

它通过计算两个变量之间的协方差和标准差来衡量它们之间的相关性。皮尔逊相关系数的取值范围为-1到1，其中-1表示完全负相关，0表示无相关性，1表示完全正相关。

玥沐春风·2023-12-01 03:53

卡尔曼滤波之大杂烩

与多传感器融合卡尔曼算法笔记---思想和实际应用物理含义的理解KF、EKF、UKF在传感器融合当中的应用卡尔曼滤波的理解以及参数调整无人驾驶技术——无损卡尔曼滤波（UKF）常见滤波汇总（KF、EKF、UKF和PF）终于明白协方差的意义了协方差矩阵的理解卡尔曼滤波

刘诺夫斯基·2023-11-30 20:01

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