1樓：匿名使用者
是的，協方差矩陣是正定陣，所以最大的元素一定在主對角線上。
協方差矩陣？
2樓：匿名使用者
1、協方差矩陣中的每乙個元素是表示的隨機向量x的不同分量之間的協方差，而不是不同樣本之間的協方差，如元素cij就是反映的隨機變數xi, xj的協方差。2、協方差是反映的變數之間的二階統計特性，如果隨機向量的不同分量之間的相關性很小，則所得的協方差矩陣幾乎是乙個對角矩陣。對於一些特殊的應用場合，為了使隨機向量的長度較小，可以採用主成分分析的方法，使變換之後的變數的協方差矩陣完全是乙個對角矩陣，之後就可以捨棄一些能量較小的分量了（對角線上的元素反映的是方差，也就是交流能量）。
特別是在模式識別領域，當模式向量的維數過高時會影響識別系統的泛化效能，經常需要做這樣的處理。3、必須注意的是，這裡所得到的式（5）和式（6）給出的只是隨機向量協方差矩陣真實值的乙個估計（即由所測的樣本的值來表示的，隨著樣本取值的不同會發生變化），故而所得的協方差矩陣是依賴於取樣樣本的，並且樣本的數目越多，樣本在總體中的覆蓋面越廣，則所得的協方差矩陣越可靠。4、如同協方差和相關係數的關係一樣，我們有時為了能夠更直觀地知道隨機向量的不同分量之間的相關性究竟有多大，還會引入相關係數矩陣。
在概率論和統計學中，相關或稱相關係數或關聯係數，顯示兩個隨機變數之間線性關係的強度和方向。在統計學中，相關的意義是用來衡量兩個變數相對於其相互獨立的距離。在這個廣義的定義下，有許多根據資料特點而定義的用來衡量資料相關的係數。
對於不同資料特點，可以使用不同的係數。最常用的是皮爾遜積差相關係數。其定義是兩個變數協方差除以兩個變數的標準差（方差）。
皮爾遜積差係數
數學特徵其中，e是數學期望，cov表示協方差。因為μx = e(x)，σx2 = e(x2)
3樓：昂晶奕實
定義是變數向量減去均值向量,然後乘以變數向量減去均值向量的轉置再求均值.例如x是變數,μ是均值,協方差矩陣等於e[(x-μ)(x-μ)^t],物理意義是這樣的,例如x=（x1,x2,...,xi）那麼協方差矩陣的第m行n列的數為xm與xn的協方差,若m=n,則是xn的方差.
如果x的元素之間是獨立的,那麼協方差矩陣只有對角線是有值,因為x獨立的話對於m≠n的情況xm與xn的協方差為0.另外協方差矩陣是對稱的.一般多變數分布的時候（例如多元高斯分布）會用到協方差矩陣,工程上協方差矩陣也用來分析非確定性平穩訊號的性質以及定義非確定性向量的距離（馬哈拉諾比斯範數）.
c程式設計：求乙個4*4矩陣的對角線元素之和,並找出對角線元素中的最大值
4樓：匿名使用者
#include "stdio.h"
int main()
}printf("你的輸入結果如下:\n");
for (i=0;i<4;i++)
printf("\n");
}maxs=shuzu[0][0];
for (i=0;i<4;i++)
5樓：匿名使用者
#include「stdio.h」#include「string.h」void main（）
} max1=a[0][0];
for (i=1;i<3;i++)
} max2=a[2][0];
for (i=1;i<3;i++)
} printf("對角線最大值為%4.1f,%4.1f\n",max1,max2);}
協方差矩陣有什麼意義
6樓：匿名使用者
定義是變數向量減去均值向量，然後乘以變數向量減去均值向量的轉置再求均值。例如x是變數，μ是均值，協方差矩陣等於e[(x-μ)(x-μ)^t]，物理意義是這樣的，例如x=(x1,x2,...,xi)那麼協方差矩陣的第m行n列的數為xm與xn的協方差，若m=n，則是xn的方差。
如果x的元素之間是獨立的，那麼協方差矩陣只有對角線是有值，因為x獨立的話對於m≠n的情況xm與xn的協方差為0。另外協方差矩陣是對稱的。
一般多變數分布的時候(例如多元高斯分布)會用到協方差矩陣，工程上協方差矩陣也用來分析非確定性平穩訊號的性質以及定義非確定性向量的距離(馬哈拉諾比斯範數)。
什麼是協方差協方差矩陣矩陣特徵值
1 正確,因為按照定義,x與y的協方差等於y與x的協方差.2 不正確.例如矩陣 1 1 1 1 的特徵值乙個是 根號2 另乙個是 根號2 標準差和方差一般是用來描述一維資料的，但現實生活中我們常常會遇到含有多維資料的資料集，最簡單的是大家上學時免不了要統計多個學科的考試成績。面對這樣的資料集，我們當...
為什麼逆協方差矩陣，兩變數條件獨立
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。可以寫協方差矩陣 proc裡有data，你標註為cov就是了data 資料名 type cov 協方差矩陣 矩陣求逆的實際意義 1 協方差矩陣中的每乙個元素是表示的隨機向量x的不同分量之間...
協方差矩陣與相關係數矩陣,相關係數矩陣和協方差矩陣有什麼區別
不可能知道，除非你假設隨機變數的分布 可以考慮使用matlab命令實現 相關係數矩陣和協方差矩陣有什麼區別 相關係數矩 陣 相當於消除量綱的表示變數間相關性的乙個矩陣協方差矩陣 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 ...