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样本协方差矩阵计算公式
matlab中已知
协方差矩阵
怎样算相关系数?
答:
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。>> a=rand(5,5)a = 0.9501 0.7621 0.6154 0.4057 0.0579 0.2311 0.4565 0.7919 0.9355 0.3529 0.6068 0.0185 0.9218 0.9169 0.8132 0.4860 0.82...
设(X,Y)的
协方差矩阵
为C=(4 -3;-3 9),求X与Y的相关系数pXY.
答:
C= 4 -3 -3 9 所以x的
方差
是4,Y的方差是9,COV(X,Y)=-3 所以相关系数=COV(X,Y)/[根号(4*9)]=-3/6 =-1/2
随机向量
矩阵
的自
协方差
为什么是非负定的
答:
其中E是期望算子,Cov是协方差方阵。由x的任意性知道Cov是半正定阵。 本回答由科学教育分类达人 尚秀秀推荐 举报| 答案纠错 | 评论 0 5 mscheng19 采纳率:78% 来自团队:数学之美 擅长: 理工学科 数学 为您推荐:
协方差矩阵计算
正交矩阵 矩阵乘法 方差的
计算公式
逆矩阵 向量 协方差矩阵 实对称...
20数据判别分析
答:
它是一种有效的
计算
两个未知
样本
集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系并且是尺度无关,即独立于测量尺度。 对于一个均值为 μ,
协方差矩阵
为 Σ 的多变量向量,其马氏距离
公式
为:距离判别 将距离判别中的算法编写成名为 discriminiant.distance 的函数,函数中,输入变...
多变量正态分布的最大似然估计是如何
计算
的?
答:
5. 结果:经过多次迭代优化后,我们得到的均值向量μ和
协方差矩阵
Σ就是多变量正态分布的最大似然估计。需要注意的是,多变量正态分布的最大似然估计可能会受到初始值的影响,因此可能需要多次尝试以获得较好的估计结果。此外,当观测值数量较少时,最大似然估计可能不准确,因为
样本
量不足以支持准确的...
机器算法:马氏距离(Mahalanobis Distance)
答:
又变换后维度间线性无关且每个维度自己的方差为特征值,所以满足:马氏距离是旋转变换缩放之后的欧式距离,所以马氏距离的
计算公式
为:这就是之前提到的马氏距离的公式。
协方差矩阵
里面有求逆矩阵的过程,不满秩不行,要求数据要有原维度个特征值,如果没有可以考虑先进行主成分分析(PCA),因为这种情况下...
matlab中已知
协方差矩阵
怎样算相关系数?
答:
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。>> a=rand(5,5)a = 0.9501 0.7621 0.6154 0.4057 0.0579 0.2311 0.4565 0.7919 0.9355 0.3529 0.6068 0.0185 0.9218 0.9169 0.8132 0.4860 0.82...
想用MATLAB中的corrcoef函数求两个向量的相关系数。
答:
计算公式
是:C(1,2)/SQRT(C(1,1)*C(2,2)),其中C表示矩阵[f,g]的
协方差矩阵
,假设f和g都是列向量(这两个序列的长度必须一样才能参与运算),则得到的(我们感兴趣的部分)是一个数。以默认的A=corrcoef(f,g)为例,输出A是一个二维矩阵(对角元恒为1),我们感兴趣的f和g的相关系数...
概率与数理统计理论的基本概念
答:
二维随机变量的有关性质可以直接推广至n维随机变量,其中最常用的有n维随机变量的协方差阵: 设(X1,X2,…,Xn)为n维随机变量,其两两变量间的二阶中心矩为: 地下水系统随机模拟与管理 则称矩阵: 地下水系统随机模拟与管理 为n维随机变量的
协方差矩阵
。由随机变量协方差的性质Cji=Cij知,矩阵C为一个对称矩阵。 官...
为什么
协方差
和均值的这个等式会成立?
答:
首先,随机产生一个10*3维的整数矩阵作为
样本
集,10为样本的个数,3为样本的维数。mysample = fix(rand(10,3)*50)根据
公式
,
计算
协方差需要计算均值,那是按行计算均值还是按列呢,我一开始就老是困扰这个问题。前面我们也特别强调了,
协方差矩阵
是计算不同维度间的协方差,要时刻牢记这一点。样本...
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