協方差矩陣(基礎知識)
參考來源：http://pinkyjie.com/2010/08/31/covariance/
我們知道標準差、均值等是用於描述數據的分布情況，但是這些大多用於一維數據，然而現實生活中會碰到各類多維數據，那麽這時候則會涉及到協方差的概念，用於描述兩個隨機變量的關系，其在單個維度的方差定義表示如下：
各維度與均值的偏離程度則可以如下表示：
若數據集有{x,y,z}三個維度，那麽協方差矩陣可以表示為：
可以發現協方差矩陣是一個對稱的矩陣，且對角線上的值為每個維度的方差。
協方差矩陣(基礎知識)
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C++小知識（九）——Eigen庫的基本使用方法、PCL計算協方差矩陣
轉載自：https://blog.csdn.net/r1254/article/details/47418871 以及https://blog.csdn.net/wokaowokaowokao12345/article/details/53397488 第一部分：
方差variance, 協方差covariance, 協方差矩陣covariance matrix
總結 一起 計算 矩陣 獨立 var 隨機 度量 誤差 參考： 如何通俗易懂地解釋「協方差」與「相關系數」的概念？（非常通俗易懂） 淺談協方差矩陣 方差（variance） 集合中各個數據與平均數之差的平方的平均數。在概率論與數理統計中，方差（Variance）用來度量隨機
協方差矩陣
對稱 矩陣 都是 line sum AR 方向 bar In 協方差矩陣 以兩個隨機變量來描述 協方差性質 協方差為正時，兩個變量的變化方向一致，正相關 協方差為負時，兩個變量的變化方向相反，負相關 協方差為零時，不相關 定義 協方差 \[Cov(x,y) = \fra
淺談協方差矩陣（轉）
但是 資料 sample 可能 tlab 原來 data- 一個 處理 原文地址：http://pinkyjie.com/2010/08/31/covariance/ 今天看論文的時候又看到了協方差矩陣這個破東西，以前看模式分類的時候就特困擾，沒想到現在還是搞不清楚，索性開
[Matlab]協方差矩陣計算使用cov函數的結果與自編程序結果存在不一致
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Matlab-計算協方差矩陣函式
一、原始碼 function [ COVMAT ] = covarianceMatrix( inputData ) % covarianceMatrix( inputData ) % 這是一個計算協方差矩陣的函式 % inputData 輸