data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) Calculate covariance matrix using numpy cov_matrix = np.cov(data, rowvar=False) print("The covariance matrix of the data is:") print(cov_matrix) 七、在大数据中的应用 在大数据环境中,计算方差可能涉及更多的技术和工具,如分布式...
cov_matrix = np.cov(x, y) print("协方差矩阵:\n", cov_matrix) 2. 手动计算协方差 手动计算协方差可以帮助理解其数学本质。计算步骤如下: 计算每个变量的平均值。 计算每对数据点的偏差乘积。 累加所有偏差乘积并除以样本数量减一。 def calculate_covariance(x, y): n = len(x) mean_x = sum(x)...
def calculate_covariance_matrix(X, Y=np.empty((0,0))): if not Y.any(): Y = X n_samples = np.shape(X)[0] covariance_matrix = (1 / (n_samples-1)) * (X - X.mean(axis=0)).T.dot(Y - Y.mean(axis=0)) return np.array(covaria...
covariance=calculate_covariance_matrix(X)# 求解特征值和特征向量 self.eigen_values,self.eigen_vectors=np.linalg.eig(covariance)# 将特征值从大到小进行排序,注意特征向量是按列排的,即 self.eigen_vectors 第 k 列是 self.eigen_values 中第 k 个特征值对应的特征向量 idx=self.eigen_values.argsort()[:...
def calculate_correlation_matrix(X, Y=np.empty([0])): # 先计算协方差矩阵 covariance_matrix = calculate_covariance_matrix(X, Y) # 计算X, Y的标准差 std_dev_X = np.expand_dims(calculate_std_dev(X), 1) std_dev_y = np.expand_dims(calculate_std_dev(Y), 1) ...
def covariance_lpc(signal, order): # Calculate the covariance matrix N = len(signal) cov_matrix = np.zeros((order, order)) for i in range(order): for j in range(order): cov_matrix[i, j] = np.sum(signal[i:N-j] * signal[i+j:N]) # Calculate the autocorrelation vector r = ...
covariance_matrix = (1 / (n_samples-1)) * (X - X.mean(axis=0)).T.dot(Y - Y.mean(axis=0)) return np.array(covariance_matrix, dtype=float) # 计算数据集 X 每列的方差 def calculate_variance(X): n_samples = np.shape(X)[0] ...
acceptsrejectsValidDataInvalidDataCovarianceFunction+calculate() 当调用协方差函数时,要求传入的矩阵应该是N维数据,其中每一行对应一个样本,每一列对应一个特征。确保N维数据的一致性是解决此问题的关键。 算法推导 可知协方差的计算公式为: Cov(X)=1n−1∑i=1n(Xi−Xˉ)(Xi−Xˉ)TCov(X)=n−11...
defcalculate_correlation_matrix(X, Y=np.empty([0])): # 先计算协方差矩阵 covariance_matrix=calculate_covariance_matrix(X, Y) # 计算X, Y的标准差 std_dev_X=np.expand_dims(calculate_std_dev(X),1) std_dev_y=np.expand_dims(calculate_std_dev(Y),1) ...
defpca(self, X, n_components):# 计算协方差矩阵covariance_matrix =self.calculate_covariance_matrix(X)# 计算协方差矩阵的特征值和对应特征向量eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(covariance_matrix)# 对特征值排序idx = eigenvalues.argsort()[:...