方差与协方差矩阵

来源：互联网发布：雷电osoppo系统优化编辑：程序博客网时间：2024/04/30 14:07

协方差的定义

对于一般的分布，直接代入E(X)之类的就可以计算出来了，但真给你一个具体数值的分布，要计算协方差矩阵，根据这个公式来计算，还真不容易反应过来。网上值得参考的资料也不多，这里用一个例子说明协方差矩阵是怎么计算出来的吧。

记住，X、Y是一个列向量，它表示了每种情况下每个样本可能出现的数。比如给定

则X表示x轴可能出现的数，Y表示y轴可能出现的。注意这里是关键，给定了4个样本，每个样本都是二维的，所以只可能有X和Y两种维度。所以

用中文来描述，就是：

协方差(i,j)=（第i列的所有元素-第i列的均值）*（第j列的所有元素-第j列的均值）

这里只有X,Y两列，所以得到的协方差矩阵是2x2的矩阵，下面分别求出每一个元素：

所以，按照定义，给定的4个二维样本的协方差矩阵为：

用matlab计算这个例子

z=[1,2;3,6;4,2;5,2]

cov(z)

ans =

2.9167 -0.3333

-0.3333 4.0000

可以看出，matlab计算协方差过程中还将元素统一缩小了3倍。所以，协方差的matlab计算公式为：

协方差(i,j)=（第i列所有元素-第i列均值）*（第j列所有元素-第j列均值）/（样本数-1）

下面在给出一个4维3样本的实例，注意4维样本与符号X,Y就没有关系了，X,Y表示两维的，4维就直接套用计算公式，不用X,Y那么具有迷惑性的表达了。

（3）与matlab计算验证

Z=[1 2 3 4;3 4 1 2;2 3 1 4]

cov(Z)

ans =

1.0000 1.0000 -1.0000 -1.0000

-1.0000 -1.0000 1.3333 0.6667

-1.0000 -1.0000 0.6667 1.3333

可知该计算方法是正确的。我们还可以看出，协方差矩阵都是方阵，它的维度与样本维度有关（相等）。

Matlab协方差矩阵的计算原理

a =
    -1     1     2
    -2     3     1
     4     0     3

for i=1:size(a,2) 
    for j=1:size(a,2) 
        c(i,j)=sum((a(:,i)-mean(a(:,i))).*(a(:,j)-mean(a(:,j))))/(size(a,1)-1);
    end 
end
c =
   10.3333   -4.1667    3.0000
   -4.1667    2.3333   -1.5000
    3.0000   -1.5000    1.0000 