协方差矩阵的计算公式是：cov(x，y)=EXY－EX*EY。
协方差矩阵是一个对称矩阵，表示矩阵中每个元素与其他元素之间的协方差。X是一个包含n个样本的矩阵，每个样本有m个特征。μ是一个包含m个特征的向量，表示每个特征的均值。
在计算协方差矩阵时，首先需要计算每个特征的均值，然后将每个样本的特征向量减去均值向量，得到一个新的矩阵。接下来，将新矩阵进行转置，然后与原矩阵相乘，再除以样本数量n，即可得到协方差矩阵。
知识扩展
矩阵是一个数学概念，它是一个二维数组，由行和列组成。矩阵的每个元素都有一个特定的位置，用(i，j)表示，其中i表示行号，j表示列号。矩阵的尺寸由行数和列数表示，通常表示为(m×n)，其中m表示行数，n表示列数。
矩阵在数学和应用领域中有广泛的应用。在线性代数中，矩阵是向量空间中的线性变换的一种表现形式。在数学分析中，矩阵可以帮助解决一些微分方程和积分方程。在计算机科学中，矩阵被广泛应用于图像处理、机器学习、数据分析和可视化等领域。
矩阵的运算包括加法、减法、乘法和转置等。加法和减法是将两个矩阵的对应元素进行加减运算。乘法是将两个矩阵按照一定的规则相乘，得到一个新的矩阵。转置是将矩阵的行列互换，得到一个新的矩阵。还有一些特殊的矩阵，如方阵、对称矩阵、逆矩阵等。
方阵是一个特殊的矩阵，它的行数和列数相等，即m=n。方阵的对角线元素称为对角线元素，除了对角线元素外，其他元素都为0。对称矩阵是指矩阵的转置等于它本身，即A=AT。逆矩阵是一个可以表示为A-1的矩阵，满足条件AA-1=I，其中I为单位矩阵。
在实际应用中，矩阵可以帮助我们解决一些复杂的问题。例如，在机器学习中，矩阵可以表示数据的特征和标签，通过计算矩阵的乘积可以得到新的特征或预测结果。
在图像处理中，矩阵可以表示图像的像素值和颜色信息，通过计算矩阵的转置和乘积可以得到一些图像处理的效果。
总之，矩阵是一个重要的数学工具，它可以表示数据、计算变换和解决复杂的问题。在数学和应用领域中，矩阵都有着广泛的应用和重要的意义。