matlab 样本离差矩阵

样本离差矩阵是用于度量多个样本之间差异的一种矩阵。它是通过对每个样本的特征值减去该特征的均值得到的。

假设我们有n个样本和m个特征，我们可以构建一个n行m列的矩阵X，其中每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。首先，我们计算每个特征的均值向量mu，其中mu(j)表示第j个特征的均值。

然后，我们将矩阵X的每一行减去对应特征的均值，得到一个新的矩阵X_c，其中X_c(i, j) = X(i, j) - mu(j)。这个新的矩阵表示每个样本相对于对应特征的均值的离差。

最后，我们计算离差矩阵D，它是X_c的转置矩阵与X_c的乘积，即D = X_c^T * X_c。离差矩阵D可以用来度量样本之间的差异和相关性。

样本离差矩阵在数据分析、机器学习和统计学中经常被使用，可用于特征选择、聚类分析、主成分分析等任务。