PYTHON КОВАРИАЦИОННАЯ МАТРИЦА

Ковариационная матрица является одним из важных инструментов для анализа многомерных данных и измерения связи между переменными в статистике и машинном обучении. В Python ковариационная матрица может быть вычислена с помощью библиотеки NumPy, которая предоставляет функцию cov().

import numpy as np
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
covariance_matrix = np.cov(data.T)
print(covariance_matrix)

В этом примере мы импортируем библиотеку NumPy, создаем матрицу данных и вычисляем ковариационную матрицу с помощью функции cov(). Функция cov() принимает транспонированные данные (для удобства чтения), поэтому мы используем метод T для транспонирования нашей матрицы данных. Результат вычисления ковариационной матрицы выводится на экран.

Ковариационная матрица может также быть использована для вычисления собственных значений и собственных векторов, что может быть полезно при снижении размерности или для поиска главных компонент внутри данных. Это может быть выполнено с помощью функции eig() из библиотеки NumPy.

eigen_values, eigen_vectors = np.linalg.eig(covariance_matrix)
print(eigen_values)
print(eigen_vectors)

Здесь мы применяем функцию eig(), чтобы вычислить собственные значения и векторы нашей ковариационной матрицы. Результаты выводятся на экран.

Решаю простые задачки на Python с сайта Codewars

4.7 Умножение матриц 🌶️. \

Теория вероятностей #25: Ковариация и корреляция / ковариационная матрица

Лекция 14: Линейная регрессия и корреляция

Матрицы на пальцах. Основные операции с матрицами в Python [Математика для машинного обучения]

Корреляция и ковариация двумерной случайной величины

29 Вложенные списки Python

Ковариационная матрица

BLGPG-8EAECDF40D10-24-09-20-01

Новые материалы: