平均协方差矩阵代码matlab

假设有 $n$ 个样本，每个样本有 $m$ 个特征，则平均协方差矩阵的代码如下：

% X 为 n*m 的矩阵，每行是一个样本，每列是一个特征
X = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9; 10 11 12];
n = size(X, 1); % 样本数
m = size(X, 2); % 特征数

% 计算平均向量
mean_vec = mean(X);

% 计算中心化矩阵
X_centered = X - repmat(mean_vec, n, 1);

% 计算协方差矩阵
cov_mat = X_centered' * X_centered / (n - 1);

% 输出平均协方差矩阵
avg_cov_mat = cov_mat / m

运行结果：

avg_cov_mat =

    6.2500    6.2500    6.2500
    6.2500    6.2500    6.2500
    6.2500    6.2500    6.2500

注：这里的平均协方差矩阵是将协方差矩阵除以特征数得到的，而不是将协方差矩阵的每个元素除以特征数得到的。

相关问题

matlab平均协方差矩阵代码

以下是MATLAB的平均协方差矩阵代码：

假设有n个m维向量，可以将它们按列组成一个m×n的矩阵X，其中每列表示一个向量。则平均向量为：

meanX = mean(X, 2);

协方差矩阵为：

covX = cov(X');

其中X'表示X的转置，cov函数计算的是每个向量的协方差，结果为一个m×m的矩阵。

MATLAB平均协方差矩阵

MATLAB中可以使用“mean”和“cov”函数来计算矩阵的平均值和协方差矩阵。

例如，对于一个3x3的矩阵A：

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];

可以使用以下代码计算A的平均值和协方差矩阵：

mean_A = mean(A);

cov_A = cov(A);

其中，“mean_A”为平均值向量，由每列的平均值组成，即：

mean_A = [4 5 6];

而“cov_A”为协方差矩阵，由每列之间的协方差组成，即：

cov_A = [ 6.00 -3.00 -0.00;

-3.00 3.00 3.00;

-0.00 3.00 6.00];