是否可以从一组样本数据中计算协方差和相关矩阵。 例如，我在Sasuser.Live中存储了一组数据。我想要找到协方差矩阵或相关矩阵。我知道我可以在编辑器中编写数据(这非常繁琐)，然后使用proc cov。或者我可以这样做，使用已经存储的数据： proc princomp data= Sasuser.Live out=Sasuse
浏览 24提问于2019-05-23得票数 0
根据计算特征向量和特征值的，首先计算数据的协方差矩阵，然后由协方差矩阵计算特征向量和特征值。在它的样本代码中，它不计算协方差矩阵，它只是将数据传递给构造函数。那么cv::pca计算协方差矩阵本身？或者我们应该计算它并把它传
浏览 2提问于2015-09-16得票数 1
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为什么这段代码在SAS大学版中不起作用，即使它在SAS9.4forWindows上工作？如果我添加DLM = '09'x，那么它将在University上工作，但否则日志文件的输出如下所示： 81 ;
Department=SecurityB HealthPlan= _ERR
浏览 0提问于2018-12-14得票数 0
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我试图用来重现两个组之间的Mahalanobis距离。在我看来，这个例子很好地解释了这个概念。然而，我无法在R.在此示例中，使用Excel获得的结果是Mahalanobis(g1, g2) = 1.4104。按照给出的R的答案，并将其应用于上面的数据如下：g1 <- matrix(c(2, 2, 2, 5, 6, 5, 7, 3, 4[,1] [,2]
[1,] 3.5
浏览 7提问于2017-06-19得票数 1
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我有大约1000个维度为50000的向量x_i，但它们非常稀疏；每个向量只有大约50-100个非零元素。我想在这个数据集上做PCA (在MATLAB中)，以减少数据的不必要的极端维度。不幸的是，我不知道没有中间完整矩阵的任何方法，因为需要从所有示例中减去均值。当然，1000x50000的矩阵太大了，内存无法容纳(当我尝试的时候，由于某种原因，它实
浏览 0提问于2012-11-17得票数 11
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我有9个不同的numpy数组，表示相同的数量，在本例中是它们的长度各为19，即，它们已被绑定为。
这9个阵列的不同之处在于，它们是用刀重采样计算的，即每次省略一些元素，重复同样的9次。现在我要计算协方差矩阵，它应该是大小为19x19的。这个协方差矩阵的对角线元素的平方根应该给我这个数量
浏览 1提问于2015-04-24得票数 0
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我经常使用R，我是Python的新手。在R中，给出了给定矩阵的计算平均值、cov和cor的演示如下：X-0.3711537# [3,] -0.3711537 0.7857143 1.0000000
我想在Python中复制上面的内容, 0
浏览 1提问于2018-11-02得票数 1
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在SAS中将数字数组提升为幂
、、、、
我需要将数组中的每个数字( SAS数据集中的列)提高到一定的功率。我被告知，在将列的内容写入矩阵之后，可以在IML中完成这一任务。然而，在IML中，一个矩阵显然必须是正方形才能提升为幂，而且我的数据很大程度上是而不是平方矩阵。将一列数字提升
浏览 3提问于2015-10-21得票数 0
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我在CSV文件中有一个非常大的训练集(~2Gb)。该文件是太大，太大，无法直接读入内存(read.csv()使计算机停止工作)，我想使用PCA减小数据文件的大小。问题是(据我所知)，为了运行PCA算法(例如，princomp())，我需要将文件读入内存。我尝试过bigmemory包以big.matrix的形式读取文件，但是princomp不能在big.matrix对象上工作，看起来big.matri
浏览 3提问于2012-09-15得票数 7
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快速有效的上对角矩阵求逆
、、、、
在按秩1更新协方差矩阵的项目中，我计算密度的次数非常多。我没有从头开始计算协方差，而是使用cholupdate函数将新样本添加到协方差中，并将新样本删除到协方差中。通过这种方式，更新被告知是$O(n^2)$，而不是协方差矩阵的$O(n^3)$ Cholesky分解。我想知道在MATLAB<em
浏览 1提问于2011-06-19得票数 2
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从基因表达数据(40000个基因(变量)x 30个观察值)中，我想创建一个40000 x 40000协方差矩阵。这绝对比我的内存大。使用包'ff‘，我设法为相关性预先分配了一个40000x40000的空矩阵。然而，'cov‘或'cor’函数在我的系统上只能管理一个5000x5000的协方差矩阵，所以我必须按块进行1:5000,5001
浏览 3提问于2013-02-16得票数 7
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我正在计算方差协方差矩阵，我看到了计算标准误差的两种不同方法：
(从如何计算标准错误中可以看出)
对角线值我以前认为方差协方差矩阵中的对角线值是方差，因此平方根是标准差(而不是SE)。
浏览 1提问于2018-09-11得票数 3
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在主成分分析中，我们对协方差矩阵进行特征分解，而不是对数据矩阵进行特征分解，这是因为大多数数据矩阵是非平方的。如果是的话，对特征分解的数据矩阵是否比协方差矩阵更正确？
浏览 0提问于2019-07-10得票数 1
我想使用滚动窗口生成协方差矩阵(和均值向量)。但是在我的所有尝试中，rollapply堆叠了来自cov的协方差矩阵，并且用完了预先分配的空间(例如，如果我的原始数据有40个观察值，那么rollapply不能返回超过40行)。有没有办法让rollapply返回一个矩阵列表？或者返回一个比原始data.frame更大的data.frame，我可以手动
浏览 2提问于2012-03-31得票数 5
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我有一个很大(500k X 500k)的稀疏矩阵。我想知道它的主要组成部分(实际上，即使只计算最大的PC也可以)。随机化的PCA效果很好，除了它本质上是寻找协方差矩阵的特征向量，而不是相关矩阵。使用大型稀疏矩阵的协方差矩阵找到PCA的软件包有什么想法吗？最好是在python<
浏览 1提问于2012-11-28得票数 3
我的代码在将鼠标(链式方程的多重方程)包更新到版本>3后停止工作。我希望从多个推测数据集上的线性回归中检索估计的方差协方差矩阵。在2.46.0版本中，可以使用池函数轻松地访问此数量(鼠标调用t)。在小鼠版本>3.0中，池函数不再返回全部方差-协方差矩阵，它只返回方差-协方差矩阵<e
浏览 0提问于2018-07-07得票数 4
我能得到的最接近的匹配是运行： [W,pc] = pca(cov(data)); data2=data [W3, EvalueMatrix3] = svd(cov(data2)); [W4,
浏览 3提问于2016-06-09得票数 0
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我正在尝试实现一个隐马尔可夫模型，其中观察值是一阶隐马尔可夫模型的发射与小波的卷积。这就是：通过以下方式：和到目前为止，我的代码是，下面是概述的一维案例data {并使用以下方式进行拟合：fit = sm.sampling(data=HMM_data, iter=1, thin = 1, verbose = True)
我得到
浏览 23提问于2018-08-14得票数 0
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