多元正态分布 正态分布大家都非常熟悉了，多元正态分布就是多维数据的正态分布，其概率密度函数为 上式为 x 服从 k 元正态分布，x 为 k 维向量；|Σ| 代表协方差矩阵的行列式 二维正态分布概率密度函数为钟形曲面，等高线是椭圆线族，并且二维正态分布的两个边缘分布都是一维正态分布，如图 np.ran ...
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2019-11-20 16:54:13
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坐标变换-旋转（我们把点云原坐标系称为世界坐标系，把以本身正方向得到的坐标系称为 基坐标系） 让点云cloud 旋转到与坐标轴重回，且质心位于世界坐标系原点； 1。由cloud 本身参数求得质心，获得协方差矩阵，由协方差矩阵solver 得到 vectors 和 values, 使得vectors ...
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2019-11-05 18:48:01
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原文链接 点云法线定义 对于一个三维空间的正则曲面R(u, v), 点(u, v)处的切平面(Ru, Rv)的法向量即为曲面在点(u, v)的法向量。点云是曲面的一个点采样，采样曲面的法向量就是点云的法向量。 我们给每个点一个线段来显示法线，线段的方向为法线方向，如下图所示。这种显示方法虽然简单，但 ...
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2019-10-23 09:27:44
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从多元正态分布中抽取随机样本。 多元正态分布，多正态分布或高斯分布是一维正态分布向更高维度的推广。这种分布由其均值和协方差矩阵来确定。这些参数类似于一维正态分布的平均值（平均值或“中心”）和方差（标准差或“宽度”，平方）。 np.random.multivariate_normal方法用于根据实际情 ...
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2019-10-22 22:27:52
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方差： 1.样本方差为何除以n-1 2.为什么样本方差（sample variance）的分母是 n-1？ 协方差： 1.期望、方差、协方差和协方差矩阵 2.详解协方差与协方差矩阵 有详细计算例子 ...
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2019-09-18 16:02:07
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三、特征值和特征向量的应用实例 1、主成分分析（Principle Component Analysis, PCA） （1）方差、协方差、相关系数、协方差矩阵 方差： 协方差： , , **方差是衡量单变量的离散程度，协方差是衡量两个变量的相关程度（亲疏），协方差越大表明两个变量越相似（亲密），协方 ...
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2019-09-01 00:59:18
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输入定心 定心是通过更改输入$\mathtt{X}$的原点移除输入中的偏差,即使得变换后的输入$\mathtt{Z}$均值为零 输入的平均值$\bar{\mathtt{x}}=\frac{1}{N}\mathtt{X^T1}$ $$\mathtt x=\begin{bmatrix} {x_0}\\ ...
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2019-08-25 11:51:35
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PCA的数学原理 前言 数据的向量表示及降维问题 向量的表示及基变换 内积与投影 基 基变换的矩阵表示 协方差矩阵及优化目标 方差 协方差 协方差矩阵 协方差矩阵对角化 算法及实例 PCA算法 实例 进一步讨论 PCA的数学原理 前言 数据的向量表示及降维问题 向量的表示及基变换 内积与投影 基 基 ...
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2019-08-21 12:12:31
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2019-07-30 00:43:16
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“?”即“全称量化符号”， 读作“任意”。 ∑-1 ： 协方差矩阵 σ2 方差 （sigma） σ 标准差 微分算子， 在二维图像中表示 梯度 （nabla） ε （epsilon） ...
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2019-07-23 17:14:06
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