R(rstudio)语言协方差分析代码.txt

% ERROR_ELLIPSE - 绘制误差椭圆或椭球，定义% 置信区间% ERROR_ELLIPSE(C22) - 给定一个 2x2 协方差矩阵，绘制% 相关误差椭圆，在原点。 它返回一个图形句柄绘制的椭圆的百分比。 % % ERROR_ELLIPSE(C33) - 给定一个 3x3 协方差矩阵，绘制% 相关误差椭球，在原点，以及它的投影% 到三个轴上。 返回一个包含 4 个图形句柄的向量，用于% 三个椭圆（分别在 XY、YZ 和 ZX 平面中）和% 椭球体。 % % ERROR_ELLIPSE(C,MU) - 绘制以 % MU 为中心的椭圆或椭球，该向量的长度应与 C 的长度相匹配（即 2x2 % 或 3x3）。 % % ERROR_ELLIPSE(...,'Property1',Value1,'Name2',Value2,...) 集指定属性值的百分比，包括： % 'C' - 指定协

matlab最小距离代码 作者不再支持此工具箱。 该代码适用于最新的Matlab 2015版本，但可能与以后的版本不兼容。 考虑用作（python）替代方案。 免费派发工具箱并开始您自己的支持:) 协方差工具箱 该工具箱包含一组专用于协方差矩阵估计和处理的matlab函数。 关键功能主要集中在SPD矩阵的Riemanian几何上，包括距离，测地线，切线空间和不同度量下协方差矩阵的均值估计。 该工具箱已获得GPLv3许可。 安装 installer 功能清单 生成SPD矩阵 根据wishart分布生成一组SPD矩阵： [COV, Sig] = generate_wishart_set(N,I,Df,Sig) 距离 两个协方差矩阵之间的距离（默认为欧几里德度量）： d = distance(C1,C2,metric) Kullback-Leibler距离： d = distance_kullback(C1,C2) 对数欧式距离： d = distance_logeuclid(C1,C2) 黎曼距离： d = distance_riemann(C1,C2) 最佳运输距离： d = dista

基于Toeplitz协方差矩阵重构的到达方向估计

压缩包里有两个m文件和一个例子。只是要一个相关数而已，cov，corrcoef函数为什么要出来矩阵呢，好麻烦，每次设置系数的时候都感觉不踏实。。然后就自己写了两个小函数，技术含量比较低，可以看作函数学习的例子吧。。然后默认系数都是1/N，需要改成1/（N-1）的，可以自己设置下。偷懒用的，求不喷，相互进步吧。。

该脚本是一个包含随机预测算法“GAUSSIAN PROCESS REGRESSION”的函数。 它还包含一些协方差函数： - 1: 母 3/2 - 2: 母 5/2 - 3：神经网络- 4：定期- 5：平方指数。 - 6: Matern + 平方指数- 7: Matern 3/2 + 神经网络高斯过程回归先验知识是 U、观测值 F、协方差（数字）COV、评估变量 X、所选协方差函数 O_cov 的超参数和噪声因子 Oy。

本部分为第四部分稳定图的绘制，可做稳定图，基于前三部分，可以很清楚的明白每一行代码的意思内容。希望可以帮到初学者，

计算协方差矩阵的特征向量和特征值 eigenvectors：协方差矩阵C的特征向量 eigenvalues：协方差矩阵C的特征值 特征矢量组成模式矢量 求出特征值后，按照特征值由大到小排序，给出重要级级别 对相应位置的特征向量按照特征值位置变化进行调整 C

基于MCNN的_HSI_分类 文件 MCNN-CP：使用混合卷积和协方差合并的高光谱图像分类（TGARS 2021） MCNN-PS和Oct-MCNN-PS：使用混合3D八度音程和2D子像素卷积神经网络的高光谱图像分类（已提交TGARS） 1.环境设置 该代码已在配备Intel i7-9750H 2.6 GHz处理器，32 GB RAM和NVIDIA GTX1650图形卡，Python 3.6，tensorflow_gpu-1.14.0，Keras-2.2.4，CUDA 10.0， cuDNN 7.6。 请在运行此代码之前安装相关的库： pip install -r requirements.txt 2.下载日期集： IP：， UH： 上： SA：和 并将它们放入数据目录。 3.下载模型（加载模型）： 代码：caor 并将它们放到models目录中。 4.下载pretrai

Python中的最大协方差分析 最大协方差分析（MCA）使两个不同数据字段之间的时间协方差最大化，并且与主成分分析（PCA）/经验正交函数（EOF）分析密切相关，后者使单个数据字段内的方差最大化。 MCA允许提取两个不同数据字段之间的主要共变模式。 xmca模块可将numpy.ndarray和xarray.DataArray用作输入字段。 测验 python -m unittest discover -v -s tests/ 核心功能 标准MCA / PCA 最大化协方差而不是相关==>最大协方差分析（MCA） 对数据字段应用纬度校正以补偿较高纬度中的拉伸区域 应用奇异矢量的旋转 正交Varimax旋转 倾斜的Promax旋转 通过希尔伯特变换使数据复杂化，以检查振幅和相位信息