机器学习中求协方差矩阵的方法是什么

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1. 协方差定义

X、Y 是两个随机变量，X、Y 的协方差 cov(X, Y) 定义为：

其中：

 、

2. 协方差矩阵定义

矩阵中的数据按行排列与按列排列求出的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

注意：

有时候在书上或者网上会看到这样的公式，协方差矩阵 Σ：

这里之所以会是 X * X' 是因为原始数据集 X 是按列排列的，即：

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