1樓:匿名使用者
對於無偏估計而言 均方誤差最小等價於方差最小 令估計誤差為 所以估計誤差的協方差為 上式中的成為最佳權矩陣 或稱為卡爾曼濾波的最佳增益矩陣。
分類判別時,為什麼要分協方差矩陣相同和不同的情況
2樓:愛の優然
其實也就
bai是說,對於任何du分類判別的題目,都可zhi以按照協方差dao矩陣不同內的思想進行計算的,要是容在計算過程中發現其實協方差矩陣是相同的,那麼結果也會自然地與按照協方差矩陣相同的演算法計算產生的結果相同。
但是薛毅書的8.2題,我做出來的結果是:使用bayes分類判別演算法計算時,若按協方差矩陣相同來進行計算判別,正確率是82%,若按協方差矩陣不同來進行計算判別,正確率是69%。
這裡後者居然比前者要低,而其實本題應該按照後者來計算才對,因為本來這裡就是三個不同的總體,協方差矩陣應該是不同的。所以我對這個結果還是感到比較詫異的。
相關係數矩陣和協方差矩陣有什麼區別
3樓:匿名使用者
相關係數矩
陣:相當於消除量綱的表示變數間相關性的一個矩陣協方差矩陣:它是沒有消除量綱的表示變數間相關性的矩陣。
你對比下它們的等式變換關係:
r=cov(x,y)/d(x)d(y)
看看我的部落格
主成分分析用相關係數矩陣和協方差矩陣有什麼區別?
4樓:纞上貓的餘
在統計學與概率論中,相關矩陣與協方差矩陣,互相關矩陣與互協方差矩陣可以通過計算隨機向量(自相關或自協方差時為x,互相關或互協方差時為x,y)其第 i 個與第 j 個隨機向量(即隨機變數構成的向量)之間的自、互相關係數以及自、互協方差來計算。這是從標量隨機變數到高維度隨機向量的自然推廣。
相關矩陣:也叫相關係數矩陣,其是由矩陣各列間的相關係數構成的。也就是說,相關矩陣第i行第j列的元素是原矩陣第i列和第j列的相關係數。
協方差矩陣:在統計學與概率論中,協方差矩陣的每個元素是各個向量元素之間的協方差,是從標量隨機變數到高維度隨機向量的自然推廣。
相關係數矩陣和協方差矩陣主要用於描述矩陣各行,列向量之間的相關程度。
如何計算兩個兩個方差矩陣的協方差矩陣
5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。
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