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如何在给定均值向量和协方差矩阵的情况下生成J中的多变量分布？例如，在Python语言中，np.random.multivariate_normal([0,0],[[1,.75],[.75,1]],1000)生成一个多元分布，其中[0,0]作为均值向量，[[1,.75],[.75,1]]作为方差-协方差矩阵？
浏览 1提问于2017-12-01得票数 2
我面临着一项PCA任务，它只涉及到降低向量的维数。在这种情况下，我对二维矩阵不感兴趣，只对一个D维向量感兴趣，我想沿着它的K个主特征向量投影。someVec = np.array([[1.0, 1.0, 2.0, -1.0]])
我将这个向量定义为一个1X4矩阵，即一个行<e
浏览 2提问于2012-12-11得票数 1
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我有一个很大(500k X 500k)的稀疏矩阵。我想知道它的主要组成部分(实际上，即使只计算最大的PC也可以)。随机化的PCA效果很好，除了它本质上是寻找协方差矩阵的特征向量，而不是相关矩阵。使用大型稀疏矩阵的协方差矩阵找到PCA的软件包有什么想法吗？最好是在python中，尽管matlab和R也可以工作。
浏览 1提问于2012-11-28得票数 3
假设我有3个相同分布的随机向量：w，v和x，它们的长度通常不同。w的长度为2，v的长度为3，x的长度为4。对于tf.contrib.distributions.MultivariateNormalFullCovariance(mean, sigma)，我应该如何定义这些向量的全协方差矩阵sigma
在这种情况下，我认为完全协方差为(2 +3+ 4) x (2 +3+ 4)方阵(张量秩2)，其中对角线
浏览 17提问于2017-08-11得票数 1
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我一直在到处寻找，我只找到了如何创建一个从一个向量到另一个向量的协方差矩阵，比如cov(xi，xj)。我困惑的一件事是，如何从集群中获得协方差矩阵。每个簇都有许多向量。如何将它们合并到一个协方差矩阵中。有什么建议吗？输入:簇中的向量，Xi = ( x0，x1，...，xt)，x0={5 1 2 3 4} -->一个列向量
(实际上
浏览 4提问于2011-05-30得票数 3
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下午好，从机械的角度来看，这是一个相对简单的问题。
我目前正在执行PCA，并且已经成功地编写了计算协方差矩阵和相关矩阵以及相关特征谱的代码。现在，我已经创建了一个按行表示特征向量的数组，我想计算变换C* v^t，其中c是观测矩阵，v^t是转置后的特征向量的元素向量。现在，由于其中一些矩阵非常大，我希望能够告诉python
浏览 1提问于2016-12-29得票数 1
尝试将主成分分析(PCA)与支持向量机(SVM)相结合进行人脸识别。但我对简历感到困惑：：pca！根据计算特征向量和特征值的，首先计算数据的协方差矩阵，然后由协方差矩阵计算特征向量和特征值。在它的样本代码中，它不计算协方差矩阵，它只是将数据传递给构造函数。那么cv::pca计算协方差矩阵本身？或者我们应该计算它并把它传递给cv::pca警员？从特
浏览 2提问于2015-09-16得票数 1
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通常是基于样本数据(多行)创建协方差矩阵，但在这种情况下，当我只知道我的A向量和Y向量时，我需要创建协方差矩阵：
Y-是我已知数据中的一个或一个点，是参数的向量，我等于其他点。也许有人能给我举个例子，如何计算两个向量的协方差矩阵？
浏览 2提问于2014-04-05得票数 2
我试图在没有ML框架的Java中使用PCA进行特性选择，只使用Apache数学矩阵库。
输入的测试数据是一个2D数组，4个特性Colsx100行实例。=新协方差(OrigData)；/*协方差矩阵的特征向量代表*主分量(最大方差方向) */ RealMatrix covarianceMatrix = covariance.getCovarianceMatrix**特征向量表示数据的</em
浏览 1提问于2019-09-08得票数 0
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如何用Pandas计算协方差矩阵
、、、、
我想知道如何用Pandas计算协方差矩阵。我既不是数据科学家，也不是金融专家，我只是一个普通的开发人员，与他的团队格格不入。pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(252, 4)), columns=list('ABCD'))所以，如果我这样做，我会得到这样的输出有没有熟悉这个的人可以稍微解释一下，或者给我指出一个很好的解释链接？我找不到任何关于Dummies的协
浏览 1提问于2017-02-08得票数 6
我的代码遵循PCA算法，以便找到20000 *35矩阵的特征向量和特征值。因此，为了找到特征向量，我需要找到协方差矩阵，在计算中，协方差矩阵的阶数为20000*20000。
我怎么处理这么大的矩阵呢？我的代码使用了OpenCV
浏览 0提问于2013-05-05得票数 0
我正在尝试用Gurobi解算器在Python上解决一个优化问题。这里有一个约束，我尝试将一个1×n变量向量乘以一列n×n矩阵： 代码如下： sigma1m = np.matrix(sigma1)
model.addConstr(gamma1 * sigma1m[:,i] == 0) 在这种情况下，n=22，sigma1是从一些数据(sigma1=dfpart1.cov())获得的22×22协方差
浏览 20提问于2020-07-28得票数 0
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我有一个大小为4的向量数组(我们可以将其视为4元组)。我想找到协方差矩阵，但是如果我调用self.cov，我会得到一个巨大的矩阵，而我期望的是一个4x4的矩阵。代码是简单的print(np.cov(iris_separated[0]))，其中iris_separated是来自虹膜数据集的setosa。[4.8 3. 1.4 0.3] [4.
浏览 13提问于2019-11-19得票数 0
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我有两个二维numpy数组A，B。我想使用scipy.stats.multivariate_normal来计算A中每行的联合logpdf，使用B中的每一行作为协方差矩阵。有没有什么方法可以在不显式循环行的情况下做到这一点？将scipy.stats.multivariate_normal直接应用于A和B确实会计算A中每一行的logpdf (这是我想要的)，但使用整个2D数组A作为协方差矩阵，这不是我想
浏览 13提问于2018-02-08得票数 3
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我正在研究python的图像处理。具体来说，我试图在两个图像(x和y)之间实现一个名为结构相似指数度量(SSIM)的算法，这是我从本文中提取的。在这个公式中，我需要两个图像之间的协方差。我知道如何计算两个向量之间的协方差，但我不知道如何计算两个矩阵的协方差(假设每幅图像都是像素矩阵)，有人能帮我吗？我尝试使用numpy函数numpy.cov(x,y) []，但是我
浏览 6提问于2014-08-28得票数 2
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我正在尝试在matlab中计算两个向量之间的协方差：y = [21:30]这将返回协方差矩阵和方差矩阵。我只想要一个数字:两个向量之间的协方差。
浏览 3提问于2012-09-05得票数 5
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什么是边缘分布？
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在3.1.1节中，他们讨论了图像的斑块边缘分布和色度分布，由两个均值向量和两个协方差矩阵定义。然而，我并不真正理解这些值对应的是什么。例如，如果我将OpenCv边缘分布算法应用于图像，例如对200x300图像应用Canny边缘检测器，我将获得200x300矩阵。在这种情况下，均值向量是否由每行的平均值组成，协方差是否由行向量之间的协方差组成？在这种情况下，协方差<
浏览 43提问于2019-12-27得票数 0
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我有一个大小为1*n的特征向量( FV1)。现在我从特征向量FV1中减去所有特征向量的平均值，然后转置(FV1_Transpose )为n*1。现在我添加矩阵乘法(FV1_Transpose*FV1)以获得协方差矩阵，该矩阵为n*n。
但我的问题是我得不到一个正定矩阵。我到处读到协方差矩阵应该是对称正定的。减去均值后的FV1 =
浏览 2提问于2014-08-07得票数 0
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我需要拟合多变量高斯分布，即获得python中给定音频特征数据集的最接近多变量高斯的均值向量和协方差矩阵。音频特征(MFCC系数)是N×13矩阵，其中N约为4K。谁能概述一下python中适合这些数据的高斯分布的包和技术吗？
浏览 6提问于2014-12-01得票数 13
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我可能有点糊涂了，但我不是很会数学，似乎不能理解创建多变量数据的协方差元素。
我需要两列随机数据(表示两个相关变量)。我认为我需要使用mvnrnd函数是正确的，并且我知道'mu‘必须是我的均值向量的一列。因为我的数据中需要4个不同的类，它们将是(1，1) (-1 1) (1 -1)和(-1 -1)。我假设我每次都必须用一列不同的均值向量来做函数4x，然后将它们组合起来，以获得完整的数据集。
浏览 2提问于2013-04-18得票数 3
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