matlab归一化协方差算法代码

以下是 Matlab 归一化协方差算法代码：

function [covariance_matrix] = normalized_covariance(data)
% 归一化协方差算法
% data: 数据矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征
% covariance_matrix: 归一化协方差矩阵

[n, m] = size(data);
mean_data = mean(data);
data = data - repmat(mean_data, n, 1);
covariance_matrix = data' * data / (n - 1);
covariance_matrix = covariance_matrix ./ (diag(covariance_matrix) * diag(covariance_matrix)');

end

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matlab计算矩阵的归一化协方差算法代码

可以使用matlab内置函数cov进行矩阵的协方差计算，然后再使用matlab内置函数normc进行归一化处理。具体代码如下：

data = rand(5, 3); % 随机生成一个5行3列的矩阵
covariance_matrix = cov(data); % 计算协方差矩阵
normalized_covariance_matrix = normc(covariance_matrix); % 归一化协方差矩阵

已知5000*4的矩阵，用matalb计算归一化协方差矩阵算法代码

以下是 Matlab 代码：

data = rand(500, 4); % 生成 500*4 的随机矩阵
data_mean = mean(data); % 计算每列的均值
data_std = std(data); % 计算每列的标准差
data_norm = (data - data_mean) ./ data_std; % 归一化
cov_matrix = cov(data_norm); % 计算协方差矩阵

其中，rand(500, 4) 用于生成一个 500 行 4 列的随机矩阵，mean(data) 和 std(data) 分别计算每列的均值和标准差，(data - data_mean) ./ data_std 用于归一化，cov(data_norm) 计算归一化后的协方差矩阵。