matlab协方差的累加器的计算算法代码
时间: 2023-03-29 08:02:31 浏览: 66
我可以回答这个问题。协方差的累加器计算算法代码如下:
function [C, meanA, meanB] = covAccum(A, B, C, meanA, meanB, n)
% A: 第一个向量
% B: 第二个向量
% C: 协方差的累加器
% meanA: 第一个向量的均值
% meanB: 第二个向量的均值
% n: 当前向量的长度
if n == 1
C = ;
meanA = A;
meanB = B;
else
oldMeanA = meanA;
oldMeanB = meanB;
meanA = oldMeanA + (A - oldMeanA) / n;
meanB = oldMeanB + (B - oldMeanB) / n;
C = C + (A - oldMeanA) .* (B - oldMeanB);
end
end
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我可以回答这个问题。以下是一个 Matlab 编写的协方差矩阵的累加器算法代码示例:
function [S, mu] = cov_accum(X, S, mu)
% X: 数据矩阵,每行为一个样本
% S: 协方差矩阵的累加器
% mu: 样本均值的累加器
[n, d] = size(X);
if nargin < 2 || isempty(S)
S = zeros(d);
end
if nargin < 3 || isempty(mu)
mu = zeros(1, d);
end
mu = mu + mean(X, 1);
X = X - repmat(mu, n, 1);
S = S + X' * X;
end
matlab计算协方差的修正值的算法代码
以下是计算协方差的修正值的算法代码:
function [covariance] = cov_with_correction(X)
% X为数据矩阵,每一行为一个样本,每一列为一个特征
% covariance为修正后的协方差矩阵
[n, m] = size(X);
mean_X = mean(X);
X = X - repmat(mean_X, n, 1);
covariance = X' * X / (n - 1); % 计算协方差矩阵
correction = n / (n - 1); % 计算修正系数
covariance = correction * covariance; % 修正协方差矩阵
end