1樓:愛の優然
其實也就
bai是說,對於任何du分類判別的題目,都可zhi以按照協方差dao矩陣不同內的思想進行計算的,要是容在計算過程中發現其實協方差矩陣是相同的,那麼結果也會自然地與按照協方差矩陣相同的演算法計算產生的結果相同。
但是薛毅書的8.2題,我做出來的結果是:使用bayes分類判別演算法計算時,若按協方差矩陣相同來進行計算判別,正確率是82%,若按協方差矩陣不同來進行計算判別,正確率是69%。
這裡後者居然比前者要低,而其實本題應該按照後者來計算才對,因為本來這裡就是三個不同的總體,協方差矩陣應該是不同的。所以我對這個結果還是感到比較詫異的。
如何度量兩個協方差矩陣的相似性
2樓:
1、協方差矩陣中的每一個元素是表示的隨機向量x的不同分量之間的協方差,而
專不是不同樣本之間的協方差,屬如元素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一個對角矩陣。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一個對角矩陣,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。
最小均方誤差矩陣和誤差協方差矩陣的不同
3樓:匿名使用者
對於無偏估計而言 均方誤差最小等價於方差最小 令估計誤差為 所以估計誤差的協方差為 上式中的成為最佳權矩陣 或稱為卡爾曼濾波的最佳增益矩陣。
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