首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

从协方差矩阵中求出概率椭圆

是一种统计学中常用的方法,用于描述多变量数据的分布情况。概率椭圆可以帮助我们理解数据的相关性和离散程度,从而进行数据分析和决策。

概率椭圆的求解过程如下:

  1. 首先,我们需要计算数据的协方差矩阵。协方差矩阵描述了数据之间的线性关系,可以通过计算每对变量之间的协方差来得到。
  2. 接下来,我们需要确定一个置信水平。置信水平表示我们对概率椭圆的信任程度,常用的置信水平有95%和99%。
  3. 根据置信水平,我们可以计算出概率椭圆的半长轴和半短轴长度。半长轴和半短轴的长度与协方差矩阵的特征值相关,特征值越大表示数据在该方向上的离散程度越大。
  4. 最后,我们可以根据半长轴和半短轴的长度绘制概率椭圆。概率椭圆表示了数据在多维空间中的分布情况,可以帮助我们观察数据的相关性和离散程度。

概率椭圆在许多领域都有广泛的应用,例如金融风险管理、数据挖掘、图像处理等。在金融风险管理中,概率椭圆可以用来描述不同资产之间的相关性,帮助投资者进行风险控制和资产配置。在数据挖掘中,概率椭圆可以用来识别异常值和离群点,帮助我们发现数据中的异常情况。在图像处理中,概率椭圆可以用来描述图像的颜色分布和纹理特征,帮助我们进行图像分类和识别。

腾讯云提供了一系列与数据分析和机器学习相关的产品,可以帮助用户进行概率椭圆的计算和应用。其中,腾讯云的数据分析平台TencentDB、机器学习平台AI Lab以及大数据分析平台Data Lake Analytics都可以提供相应的工具和服务,帮助用户进行数据分析和建模。具体产品介绍和链接如下:

  1. TencentDB:腾讯云的关系型数据库服务,提供了丰富的数据分析和查询功能,支持用户进行数据处理和分析。详情请参考:TencentDB产品介绍
  2. AI Lab:腾讯云的机器学习平台,提供了丰富的机器学习算法和工具,可以帮助用户进行数据建模和分析。详情请参考:AI Lab产品介绍
  3. Data Lake Analytics:腾讯云的大数据分析平台,提供了强大的数据处理和分析能力,支持用户进行大规模数据处理和挖掘。详情请参考:Data Lake Analytics产品介绍

通过以上腾讯云的产品和服务,用户可以方便地进行概率椭圆的计算和应用,实现对多变量数据的分析和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

概率论基础 - 4 - 协方差、相关系数、协方差矩阵

如果两个变量的变化趋势相反,即其中一个大于自身的期望值,另外一个却小于自身的期望值,那么两个变量之间的协方差就是负值。 —— 百度百科 定义 在概率论和统计学协方差用于衡量两个变量的总体误差。...定义随机变量 的概率分布函数为: P(S=1)=\frac{1}{2} P(S=-1)=\frac{1}{2} 定义随机变量 是非独立的,但是有: Cov[X,Y]=0 相关系数的物理意义 考虑以随机变量...协方差矩阵 设n维随机变量(X_1,X_2, \dots,X_n)的二阶混合中心矩 c_{i j}=\operatorname{Cov}\left[X_{i}, X_{j}\right]=\mathbb...: image.png 为n维随机变量(X_1,X_2, \dots,X_n)的协方差矩阵 由于c_{ij} = c_{ji} 因此协方差矩阵是对称阵 由于对角线为各个变量的方差,因此对角线非负 通常...n 维随机变量的分布是不知道的,或者太复杂以致数学上不容易处理,因此实际协方差矩阵非常重要。

1K40

CS229 课程笔记之十:因子分析

因此我们无法写出该分布的概率密度函数,也就无法对其建模。我们可以将其理解为线性方程组求解,未知数的个数比方程数目多,因而无法完全求出所有未知数。...我们可以通过一些方法解决这个问题,在接下来的几节:我们首先会对协方差矩阵添加两种可能的限制,来帮助求解,但这些方法并不能完美解决问题;之后我们会介绍高斯分布的某些性质,并提出因子分析模型及其 EM 求解...2 对协方差矩阵的限制 对协方差矩阵的限制可以分为两种。第一种限制是假设矩阵为「对角矩阵」,基于该假设,最大似然估计的结果为: 对二维高斯分布来说,其概率密度在平面上的投影轮廓为椭圆。...当协方差矩阵为对角矩阵时,椭圆的轴与坐标轴「平行」。 第二种限制是进一步假设「对角线上的元素全部相同」。此时 ,其中最大似然估计表明: 此时投影轮廓为圆(高维情况下为球面或超球面)。...对 式的期望值进行求解,得到: 第二项的求解源于公式 ,协方差项在求解容易被忽略,需要注意。

50010

机器学习的统计学——协方差矩阵

接上篇:机器学习的统计学——概率分布 在之前的几篇文章中曾讲述过主成分分析的数学模型、几何意义和推导过程(PS:点击即可阅读),这里面就要涉及到协方差矩阵的计算,本文将针对协方差矩阵做一个详细的介绍...,其中包括协方差矩阵的定义、数学背景与意义以及计算公式的推导。...协方差矩阵定义 矩阵的数据按行排列与按列排列求出协方差矩阵是不同的,这里默认数据是按行排列。即每一行是一个observation(or sample),那么每一列就是一个随机变量。 ?...协方差矩阵: ? 协方差矩阵的维度等于随机变量的个数,即每一个 observation 的维度。在某些场合前边也会出现 1 / m,而不是 1 / (m - 1). 3....求解协方差矩阵的步骤 举个例子,矩阵 X 按行排列: ? 1. 求每个维度的平均值 ? 2. 将 X 的每一列减去平均值 ? 其中: ? 3. 计算协方差矩阵 ?

1.7K40

深入机器学习系列12-高斯混合模型

几何上讲,单高斯分布模型在二维空间上近似于椭圆,在三维空间上近似于椭球。在很多情况下,属于同一类别的样本点并不满足“椭圆”分布的特性,所以我们需要引入混合高斯模型来解决这种情况。...1 单高斯模型   多维变量服从高斯分布时,它的概率密度函数定义如下:   在上述定义,是维数为的样本向量,是模型期望,是模型协方差。...3.3 多元高斯模型相关方法介绍   在上面的求参代码,我们用到了以及的部分方法,如。定义如下: MultivariateGaussian包含一个向量和一个矩阵,分别表示期望和协方差。...最重要的方法是,顾名思义就是计算给定数据的概率密度函数。它的实现如下: 上面的和通过方法计算。这个概率密度函数的计算需要计算的行列式以及逆。 这里,和是奇异值分解得到的子矩阵。...具体的实现代码如下: 上面的代码,用于分解矩阵。 4 参考文献 【1】漫谈 Clustering (3): Gaussian Mixture Model

1K90

教程 | 特征分解到协方差矩阵:详细剖析和实现PCA算法

本文不仅仅是理论上阐述各种重要概念,同时最后还一步步使用 Python 实现数据降维。 首先本文的特征向量是数学概念上的特征向量,并不是指由输入特征值所组成的向量。...在本例,特征值描述着数据间的协方差。我们可以按照特征值的大小降序排列特征向量,如此我们就按照重要性的次序得到了主成分排列。 对于 2 阶方阵,一个协方差矩阵可能如下所示: ?...在上面的协方差矩阵,1.07 和 0.64 分别代表变量 x 和变量 y 的方差,而副对角线上的 0.63 代表着变量 x 和 y 之间的协方差。...而在实际操作,我们希望计算特征之间的协方差矩阵,并通过对协方差矩阵的特征分解而得出特征向量和特征值。如果我们将特征值由大到小排列,相对应的特征向量所组成的矩阵就是我们所需降维后的数据。...求协方差矩阵: cov=np.cov(scaled_x,scaled_y) 求协方差矩阵的特征值和特征向量: eig_val, eig_vec = np.linalg.eig(cov) 求出特征向量后

4.3K91

详解马氏距离协方差矩阵计算(超详细)

一、概率统计基本知识 1.样本均值 样本均值(Mean)是在总体的样本数据的平均值。 2.样本方差 方差(Variance)是度量一组数据的离散(波动)程度。...协方差的计算公式如下: 5.协方差矩阵 在统计学与概率协方差矩阵的每个元素是各个向量元素之间的协方差,是标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。...协方差矩阵(Covariance matrix)由随机变量集合两两随机变量的协方差组成。矩阵的第i行第j列的元素是随机变量集合第i和第j个随机变量的协方差。...假设我们有三个n维随机变量X,Y,Z(一般而言,在实际应用这里的随机变量就是数据的不同维度。切记:协方差矩阵计算的是不同维度之间的协方差,而不是不同样本之间的协方差。)...切记:协方差矩阵计算的是不同维度之间的协方差,而不是不同样本之间的协方差

2K20

深入机器学习系列之:高斯混合模型

几何上讲,单高斯分布模型在二维空间上近似于椭圆,在三维空间上近似于椭球。 在很多情况下,属于同一类别的样本点并不满足“椭圆”分布的特性,所以我们需要引入混合高斯模型来解决这种情况。...在上述定义,x是维数为D的样本向量,mu是模型期望,sigma是模型协方差。...这个公式表示样本属于类别C的概率。我们可以根据定义的概率阈值来判断样本是否属于某个类别。 2 高斯混合模型 高斯混合模型,顾名思义,就是数据可以看作是多个高斯分布中生成出来的。...MultivariateGaussian包含一个向量mu和一个矩阵sigma,分别表示期望和协方差。...上面的代码,eigSym用于分解sigma矩阵

83510

几种常见模式识别算法整理和总结

贝叶斯方法式子的右边有两个量,一个是prior先验概率,这个求起来非常easy,就是一大堆数据求某一类数据占的百分比就能够了,比方300个一堆的数据A类数据占100个,那么A的先验概率就是1/3。...于是线性代数就来了:我们求出这堆数据的协方差矩阵(关于什么是协方差矩阵,详见本节最后附的链接),然后再求出这个协方差矩阵的特征值和特征向量,相应最大特征值的那个特征向量的方向就是长轴(也就是主元)的方向...”(不同类数据间的协方差矩阵)和“within classes scatter matrix”(同一类数据内部的各个数据间协方差矩阵)之比的达到最大。...在贝叶斯分类器,我们已经事先知道了训练数据(training set)的分类信息,因此仅仅要依据相应的均值和协方差矩阵拟合一个高斯分布就可以。...而在GMM,我们除了数据的信息,对数据的分类一无所知,因此,在运算时我们不仅须要估算每一个数据的分类,还要估算这些估算后数据分类的均值和协方差矩阵。。。

47510

混合高斯模型和EM算法

条件概率实际上把一个完整的问题集合S通过特征进行了划分,划分成S1/S2/S3…。类条件概率的类指的是把造成结果的所有原因一一进行列举,分别讨论。...首先,明确变量与参数 其中参数 包含隐变量Z的概率分布,各个高斯的均值与协方差矩阵: 就是输入,​就是隐变量的值 协方差矩阵:左对角线是变量自己的相关系数,这个数越大圈里面的点扩散得越厉害。...矩阵其他的数值就是变量本身跟其他变量的相关系数,这个数越大这个方向的椭圆就越尖。...(矩阵的行列式就是协方差) 且样本的条件概率分布服从于 我们用概率的角度来思考这个问题,我们发现:  , 其实我们最终的目的已经知道了,对应一些输入,我们要分成给定的​类,求出每一个类的核心,隐变量的离散分布...,求出协方差矩阵来 总的来说: 高斯混合模型的概率分布为: 对于这个模型而言,参数   ,也就是每个子模型的期望、方差(或协方差)、在混合模型中发生的概率

44730

R语言分析糖尿病数据:多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Boxs M检验可视化

从这个结果可以清楚地看出,这里存在方差-协方差矩阵的异质性问题。正常组显示了最小的方差,而明显糖尿病组则显示了最大的方差。...scatter3d 带有50%数据椭圆体的糖尿病数据的三维散点图 01 02 03 04 Box's M检验 Box's M检验确认协方差矩阵存在显著的异质性。...对于 MLM 的方法会给出一个散点图矩阵,其中包含所有响应变量之间的 HE 图。结果可以看出,Diabetes 变量的模式与其他变量不同。...这个维度与检测过程的血浆胰岛素水平密切相关。这验证了我们在HE矩阵图中对所有响应变量的观察结果。 规范化的得分数据椭圆的相对大小是方差异质性缺乏的另一个视觉指标。...此外,LDA允许指定组成员身份的先验概率,以使分类错误率与所关注人群获得的结果可比较。二次判别分析允许组之间的协方差矩阵存在差异,并给出二次而不是线性的分类边界。

38520

【技术分享】高斯混合模型

几何上讲,单高斯分布模型在二维空间上近似于椭圆,在三维空间上近似于椭球。在很多情况下,属于同一类别的样本点并不满足“椭圆”分布的特性,所以我们需要引入混合高斯模型来解决这种情况。...1 单高斯模型   多维变量X服从高斯分布时,它的概率密度函数PDF定义如下: 1.png   在上述定义,x是维数为D的样本向量,mu是模型期望,sigma是模型协方差。...对于每个数据$x_{i}$来说,它由第k个组件生成的概率为公式 (3) : 5.png   在上面的概率公式,我们假定mu和sigma均是已知的,它们的值来自于初始化值或者上一次迭代。...sigma,分别表示期望和协方差。...eigSym用于分解sigma矩阵

1.3K70

R语言分析糖尿病数据:多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Boxs M检验可视化

从这个结果可以清楚地看出,这里存在方差-协方差矩阵的异质性问题。正常组显示了最小的方差,而明显糖尿病组则显示了最大的方差。...scatter3d带有50%数据椭圆体的糖尿病数据的三维散点图Box's M检验Box's M检验确认协方差矩阵存在显著的异质性。...hplot(diab.对于 MLM 的方法会给出一个散点图矩阵,其中包含所有响应变量之间的 HE 图。结果可以看出,Diabetes 变量的模式与其他变量不同。...这个维度与检测过程的血浆胰岛素水平密切相关。这验证了我们在HE矩阵图中对所有响应变量的观察结果。规范化的得分数据椭圆的相对大小是方差异质性缺乏的另一个视觉指标。...此外,LDA允许指定组成员身份的先验概率,以使分类错误率与所关注人群获得的结果可比较。二次判别分析允许组之间的协方差矩阵存在差异,并给出二次而不是线性的分类边界。

23300

python—结巴分词的原理理解,Hmm的转移概率矩阵和混淆矩阵

结巴分词的过程: jieba分词的python 代码 结巴分词的准备工作 开发者首先根据大量的人民日报训练了得到了字典库、和Hmm的转移概率矩阵和混淆矩阵。 1....给定待分词的句子, 使用正则获取连续的 中文字符和英文字符, 切分成 短语列表, 对每个短语使用DAG(查字典)和动态规划, 得到最大概率路径, 对DAG那些没有在字典查到的字, 组合成一个新的片段短语...本人理解:先进行扫描分词,然后切成很多的句子,每个句子再利用动态规划找出最大概率路径(消除歧义)。 (1) 关于有向无环图(见下图):有方向没有回路。 ?...(2) 用动态规划查找最大概率路径问题理解 从上图可以看出切词之后,有多条路径,也就是说有歧义。这里采用动态规划的最优化搜索。

1.4K20

【Scikit-Learn 中文文档】高斯混合模型 - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

高斯混合模型 sklearn.mixture 是一个应用高斯混合模型进行非监督学习的包,支持 diagonal,spherical,tied,full四种协方差矩阵 (注:diagonal指每个分量分布有各自不同对角协方差矩阵...,spherical指每个分量分布有各自不同的简单协方差矩阵, tied指所有分量分布有相同的标准协方差矩阵,full指每个分量分布有各自不同的标准协方差矩阵) ,它对数据进行抽样,并且根据数据估计模型...它还可以为多变量模型画置信椭圆,以及计算BIC(Bayesian Information Criterion,贝叶斯信息准则) 来评估数据聚类的数量。...GaussianMixture 自带了选项来限制不同的估计协方差类型:spherical(每个分量分布有各自不同的简单协方差矩阵), diagonal(每个分量分布有各自不同对角协方差矩阵),tied...(所有分量分布有相同的标准协方差矩阵),或 full(每个分量分布有各自不同的标准协方差矩阵)。

2.3K60

python—结巴分词的原理理解,Hmm的转移概率矩阵和混淆矩阵

结巴分词的过程: jieba分词的python 代码 结巴分词的准备工作 开发者首先根据大量的人民日报训练了得到了字典库、和Hmm的转移概率矩阵和混淆矩阵。 1....给定待分词的句子, 使用正则获取连续的 中文字符和英文字符, 切分成 短语列表, 对每个短语使用DAG(查字典)和动态规划, 得到最大概率路径, 对DAG那些没有在字典查到的字, 组合成一个新的片段短语...本人理解:先进行扫描分词,然后切成很多的句子,每个句子再利用动态规划找出最大概率路径(消除歧义)。 (1) 关于有向无环图(见下图):有方向没有回路。 ?...(2) 用动态规划查找最大概率路径问题理解 从上图可以看出切词之后,有多条路径,也就是说有歧义。这里采用动态规划的最优化搜索。

1.6K50

PCA主成分分析(下)

凹凸函数定义如下图: 在2维空间内,凸函数类似于这样的二次函数 其中: 显然,实际问题若符合凸函数性质,往往方便求出其极小值。...二次型矩阵A,若是一个对角矩阵,对角线上的元素值,决定了图形的形状。 2. 左图的A决定了图形为正圆,右图则为椭圆 3. 两个图像具有线性(拉伸)关系,即通过变换二次型矩阵A,将正圆拉伸为椭圆。...再来变换: 两边乘以正交向量,令: 得到一个旋转后拉伸后的圆——倾斜椭圆 实际上: 现在,借助二次型矩阵A,我们又可以将函数 表示回 进一步分析问题前,先来考虑y的极值问题。...PCA就是利用了协方差矩阵的较大特征值,得到坐标旋转变换后,保留数据点最大拉伸(最分散)的那个坐标“轴”,即最佳数据投影方向。 为什么要使数据点最分散?...使得分解协方差矩阵得最大特征值从而解决原始数据降维问题。 未完结

69010

机器学习降维算法汇总!

假如D维空间中的数据每一维均值为0,即 ,那么两边乘上 得到的降维后的数据每一维均值也是0,考虑一个矩阵 ,这个矩阵是这组D维数据的协方差矩阵,可以看出对角线上的值是D维的某一维内的方差,非对角线元素是...D维两维之间的协方差。...又由于可以推导得出 这个式子实际上就是表示了线性变换矩阵W在PCA算法的作用是让原始协方差矩阵C对角化。...xj 在 xi 高斯分布下的概率占全部样本在 xi 高斯分布下概率的多少,说明了 xi 角度来看两者的相似程度。...公式如下,论文没有解释σ是标量还是矢量,但是因为在后续的求解 pij 不是直接由下面这个联合概率公式求出,而是通过前面的条件概率来求,前面的式子针对每一个样本i都会计算一个σi,具体给定一个确定值

37131

小孩都看得懂的主成分分析

PCA 是无监督学习的最常见的数据降维方法,但实际问题特征很多的情况,PCA 通常会预处理来减少特征个数。 1 ? 提问:如果给我们 5 个人照相,照相机应该放在哪?...0, 趋势向下,X 和 Y 负相关 协方差 ≈ 0, 无明显趋势,X 和 Y 不相关 最后把所计算的均值、方差、协方差汇总成协方差矩阵。...协方差矩阵 ? 对于 2 维数据,它的协方差矩阵是 2×2 的对称矩阵。类比一下, 对于 5 维数据,它的协方差矩阵是 5×5 的对称矩阵。 对于 D 维数据,它的协方差矩阵是 D×D 的对称矩阵。...-4) (0, -1) → (-4, -3) 那么圆形被该矩阵转换成向上的椭圆形。...计算协方差矩阵,5 维特征得到 5×5 的对称矩阵求出特征向量和特征值,将特征值大到小排序,去除明显比较小 (这个需要点主观判断) 的,假设去除了后三个,保留了前两个。

71620

如何在黎曼意义下定义相关矩阵的内均值?

这两个黎曼矩阵在非常相似的空间(高斯分布的密度是用相同的均值进行参数化,协方差可以识别到协方差矩阵)上的这种联系通过Fréchet-Darmois-Cramér-Rao不等式给出了很好的统计解释: 黎曼矩阵引起的协方差矩阵空间的曲率是统计估计不确定性的简单函数...Fisher信息,我们可以得到相关估计量方差的Fréchet–Darmois–Cramér–Rao下界: 我们们显示以下值。绝对相关性越高,估算方差的下限越低。...我们阅读了几篇电气工程论文,这些论文在处理相关矩阵(此集合有时称为椭圆)时,使用了以下事实:它们是协方差矩阵的子集(此集合也称为正半定(PSD)锥),然后利用PSD锥的几何形状及其黎曼矩阵得出均值、中位数...,以及相关矩阵得出其他几何量。...当约束在椭圆(橙色段)上时,和之间的测地线是和之间的子段。 但是,当将和作为的点(即协方差矩阵)时,和之间的测地线是绿色曲线。 因此,并不完全是测地线。 关于均值。

1.4K10

技术干货 | 一文详解高斯混合模型原理

之前的例子里是2个 -covariance_type ——约定协方差矩阵的属性,即高斯分布的形状。...根据协方差矩阵绘制的二维图形,可以找出方差最大和其次大的坐标方向,以及相对应的量级。然后使用这些坐标轴将相应的高斯分布的椭圆图形绘制出来。...n维高斯分布的形状由每个类簇的协方差来决定。在协方差矩阵上添加特定的约束条件后,可能会通过GMM和k-means得到相同的结果。...实践如果每个类簇的协方差矩阵绑定在一起(就是说它们完全相同),并且矩阵对角线上的协方差数值保持相同,其他数值则全部为0,这样能够生成具有相同尺寸且形状为圆形类簇。...实践不仅初始类中心要指定,而且协方差矩阵和混合权重也要设置。可以运行k-means来生成类中心,并以此作为高斯混合模型的初始条件。由此可见并两个算法有相似的处理过程,主要区别在于模型的复杂度不同。

2.1K60
领券