covariance 썸네일형 리스트형 공분산(Covariance) 정리 공분산 행렬 개념 공분산 행렬 특징 공분산 행렬 개념 - 분산이 데이터(X) 자체의 퍼짐(Distribution) 정도를 나타내는 척도라면, - 공분산은 데이터 끼리(X, Y) 비교하여 Trend를 나타낸다. 따라서, 상대적인 지표이다. - 그 자체 값으로는 해석하기 난해하며 상관관계(Correlation), 주성분분석(PCA), 가우시안 혼합 모델(GMM) 계산에 쓰인다. ※ 분산(Variance) : $ E(X^2) - {E(X)}^2 $ 공분산 행렬 특징 Cov[Ax] = $ ACov[x]A^T $ 유도) $$ \begin{align}{\rm Cov}[A x] & = \mathbb{E}[(Ax - \mathbb{E}[Ax])(Ax - \mathbb{E}[Ax])^T] \\ & = \mathbb{E}.. 더보기 이전 1 다음
