馬氏距離判別(MahalanobisDistanceDiscrimination)的演示過程,求均值向量,協方差矩陣及線形判別函數
馬氏距離判別(MahalanobisDistanceDiscrimination)的演示過程,求均值向量,協方差矩陣及線形判別函數...
協方差矩陣技術資料
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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，是從標量隨機變量到高維度隨機向量的自然推廣。
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查看全部5912個資源 ?SMI(協方差矩陣求逆)算法是波束合成常用的算法。
SMI(協方差矩陣求逆)算法是波束合成常用的算法。...
PCA算法程序設計步驟： 1、去均值 2、計算協方差矩陣及其特征值和特征向量 3、計算協方差矩陣的特征值大于閾值的個數 4、降序排列特征值 5、去掉較小的特征值 6、去掉較大的特征值(一般
PCA算法程序設計步驟： 1、去均值 2、計算協方差矩陣及其特征值和特征向量 3、計算協方差矩陣的特征值大于閾值的個數 4、降序排列特征值 5、去掉較小的特征值 6、去掉較大的特征值(一般沒有這一步） 7、合并選擇的特征值 8、選擇相應的特征值和特征向量 9、計算白化矩陣 10、...
Matlab提取主分量矩陣。程序設計步驟： 1、去均值 2、計算協方差矩陣及其特征值和特征向量 3、計算協方差矩陣的特征值大于閾值的個數 4、降序排列特征值 5、去掉較小的特征值 6、去掉
Matlab提取主分量矩陣。程序設計步驟： 1、去均值 2、計算協方差矩陣及其特征值和特征向量 3、計算協方差矩陣的特征值大于閾值的個數 4、降序排列特征值 5、去掉較小的特征值 6、去掉較大的特征值(一般沒有這一步） 7、合并選擇的特征值 8、選擇相應的特征值和特征向量 9、計算...
集合卡爾曼濾波(EnKF) 數據同化方法可以避免了EKF 中協方差演變方程預報過程中出現的計算不準確和關于協方差矩陣的大量數據的存儲問題,最主要的是可以有效的控制估計誤差方差的增長,改善預報的效果。
集合卡爾曼濾波(EnKF) 數據同化方法可以避免了EKF 中協方差演變方程預報過程中出現的計算不準確和關于協方差矩陣的大量數據的存儲問題,最主要的是可以有效的控制估計誤差方差的增長,改善預報的效果。...
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