1樓：
1、協方差矩陣中的每一個元素是表示的隨機向量x的不同分量之間的協方差，而
專不是不同樣本之間的協方差，屬如元素cij就是反映的隨機變數xi, xj的協方差。2、協方差是反映的變數之間的二階統計特性，如果隨機向量的不同分量之間的相關性很小，則所得的協方差矩陣幾乎是一個對角矩陣。對於一些特殊的應用場合，為了使隨機向量的長度較小，可以採用主成分分析的方法，使變換之後的變數的協方差矩陣完全是一個對角矩陣，之後就可以捨棄一些能量較小的分量了（對角線上的元素反映的是方差，也就是交流能量）。
特別是在模式識別領域，當模式向量的維數過高時會影響識別系統的泛化效能，經常需要做這樣的處理。
如何計算兩個兩個方差矩陣的協方差矩陣
2樓：武大
原式=d/dx∫(0→cosx)cos(π
t²)dt-d/dx∫(0→sinx)cos(πt²)dt
=d/dcosx∫(0→cosx)cos(πt²)dt·dcosx/dx-d/dsinx∫(0→sinx)cos(πt²)dt·dsinx/dx
=cos(πcos²x)(-sinx)-cos(πsin²x)cosx
=-sinx·cos(πcos²x)-cosx·cos(πsin²x)
注：∫(a→b)f(t)dt表示f(t)的以a為下限、b為上限的定積分。
如何用excel計算協方差矩陣
在excel用資料計算樣本方差——協方差矩陣
3樓：匿名使用者
1、樣本方bai差的無偏估計可由du
下式獲得。
2、方差只能用zhi於解釋平行dao於特徵空專間軸方向的數屬據傳播。
3、對於這個資料，可以計算出在x方向上的方差和y方向上的方差。然而，資料的水平傳播和垂直傳播不能解釋明顯的對角線關係。這種相關性可以通過擴充套件方差概念到所謂的資料「協方差」捕捉到。
4、如果資料的協方差矩陣是對角矩陣，使得協方差是零，那麼這意味著方差必須等於特徵值λ。如圖所示，特徵向量用綠色和品紅色表示，特徵值顯然等於協方差矩陣的方差分量。
5、然而，如果協方差矩陣不是對角的，使得協方差不為零，那麼情況稍微更復雜一些。特徵值仍代表資料最大傳播方向的方差大小，協方差矩陣的方差分量仍然表示x軸和y軸方向上的方差大小。但是，因為資料不是軸對齊的。
4樓：匿名使用者
這個bai
文件逐du步zhi
逐步教的
dao，有
內例容子
如何求協方差矩陣
5樓：我薇號
(1) 取列向量c和s,分別以cos(theta_i)和sin(theta_i)為分量
那麼原來的矩陣是i+xy^t,其中x=[c,s],y=[s,c]
利用sylvester恆等式det(i+xy^t)=det(i+y^tx)即可,後面那個二階行列式可以算出來
(2) 記原矩陣為a,再取多項式f(x)=a1+a_2x+...+a_nx^
再取一個vandermonde矩陣w,w由x^n-2=0的n個復根x_1,...,x_n生成
那麼aw=wd,其中d是對角陣,對角元為f(x_1),...,f(x_n),所以det(a)=det(d)
6樓：褒蕾馮布衣
不太明白你的問題啊
z的x1
x2x3已經給定了阿
z怎麼又是隨機的
而且資料這麼少
怎麼求u阿
不會是[1/3，1/3，1/3]吧
才三個資料就作k-l變換，一般都幾十幾百個才作阿這樣得到的原資料的
協方差矩陣
才比較有意義
莫非你的x1，x2，x3已經是期望了？那z的大量資料需要隨機生成嗎k-l不難求
很想回答這個問題
但是我確實沒有理解你問題
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