首先PCA的算法很简单,直接从其他地方copy如下:看到这个,流程上说,就是先均值化,然后求协方差矩阵,对协方差矩阵求特征值和特征向量,按特征值从大到小排列。得出n*k的特征向量矩阵W,再计算XW。就完成了降维。如何去理解呢?一般是分为两种理解方法:1.最大方差理论,和最小平方误差理论。首先,我们首先观察协方差的...
# 用Python计算矩阵协方差的基础知识 在数据科学及统计分析中,协方差是一个重要的概念,它反映了两个随机变量之间的关系程度。在机器学习和数据分析中,了解和计算协方差矩阵是至关重要的,特别是在处理多维数据时。本文将介绍协方差的定义、计算方法,以及如何使用Python进行协方差矩阵的计算,最后我们还附上相应的状态图...
2018-12-30 11:27:05协方差及协方差矩阵有着特别广泛的应用,在多元高斯分布、高斯过程、卡尔曼滤波等算法中多有用到,本文从协方差、协方差矩阵讲起,并重点讲解协方差矩阵在高斯分布中的用法及意义,也是讲解高斯过程、贝叶斯优化的铺垫。协方差(Covariance)X、Y两个随机变量的协方差在和中用于衡量两个变量的总体。
首先我们要明白,协方差实际是在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差,当然方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同情况。它表示的是两个变量的总体的误差,这与只表示一个变量误差的方差不同。如果两个变量的变化趋势一致,也就是说如果其中一个大于自身的期望值,另外一个也大于自身的期望值,那么两...
协方差矩阵详解以及numpy计算协方差矩阵(np.cov)协方差矩阵详解均值,标准差与方差由简单的统计学基础知识,我们有如下公式: 其中是样本均值,反映了n个样本观测值的整体大小情况。是样本标准差,反应的是样本的离散程度。标准差越大,数据越分散。是样本方差,是的平方。均值虽然可以在一定程度上反应数据的整体大小,但是仍...