本文簡要介紹 python 語言中 scipy.stats.Covariance.from_cholesky
的用法。
用法:
static Covariance.from_cholesky(cholesky)#
通過(較低)Cholesky 因子提供的協方差表示
- cholesky: array_like
協方差矩陣的下三角 Cholesky 因子。
參數 ::
注意:
令協方差矩陣 為較低的 Cholesky 因子,使得 。數據點 的白化是通過計算 來執行的。 計算為 ,其中 操作按元素執行。
此
Covariance
類不支持奇異協方差矩陣,因為奇異協方差矩陣不存在 Cholesky 分解。例子:
準備對稱正定協方差矩陣
A
和數據點x
。>>> import numpy as np >>> from scipy import stats >>> rng = np.random.default_rng() >>> n = 5 >>> A = rng.random(size=(n, n)) >>> A = A @ A.T # make the covariance symmetric positive definite >>> x = rng.random(size=n)
對
A
執行 Cholesky 分解並創建Covariance
對象。>>> L = np.linalg.cholesky(A) >>> cov = stats.Covariance.from_cholesky(L)
將
Covariance
對象的函數與參考實現進行比較。>>> from scipy.linalg import solve_triangular >>> res = cov.whiten(x) >>> ref = solve_triangular(L, x, lower=True) >>> np.allclose(res, ref) True >>> res = cov.log_pdet >>> ref = np.linalg.slogdet(A)[-1] >>> np.allclose(res, ref) True
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注:本文由純淨天空篩選整理自scipy.org大神的英文原創作品 scipy.stats.Covariance.from_cholesky。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。