協方差矩陣維基百科,自由的 encyclopedia 在統計學與概率論中,協方差矩陣(covariance matrix)是一個方陣,代表着任兩列隨機變量(英語:Multivariate random variable)間的協方差,是協方差的直接推廣。 中心為 (0, 0) 的一個二元高斯概率密度函數,協方差矩陣為 [ 1.00, 0.50 ; 0.50, 1.00 ]。 一個左下右上方向標準差為 3,正交方向標準差為 1 的多元高斯分佈的樣本點。由於 x 和 y 分量共變(即相關),x 與 y 的方差不能完全描述該分佈;箭頭的方向對應的協方差矩陣的特徵向量,其長度為特徵值的平方根。
在統計學與概率論中,協方差矩陣(covariance matrix)是一個方陣,代表着任兩列隨機變量(英語:Multivariate random variable)間的協方差,是協方差的直接推廣。 中心為 (0, 0) 的一個二元高斯概率密度函數,協方差矩陣為 [ 1.00, 0.50 ; 0.50, 1.00 ]。 一個左下右上方向標準差為 3,正交方向標準差為 1 的多元高斯分佈的樣本點。由於 x 和 y 分量共變(即相關),x 與 y 的方差不能完全描述該分佈;箭頭的方向對應的協方差矩陣的特徵向量,其長度為特徵值的平方根。