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协方差的定义


对于一般的分布，直接代入E(X)之类的就可以计算出来了，但真给你一个具体数值的分布，要计算协方差矩阵，根据这个公式来计算，还真不容易反应过来。网上值得参考的资料也不多，这里用一个例子说明协方差矩阵是怎么计算出来的吧。
记住，X、Y是一个列向量，它表示了每种情况下每个样本可能出现的数。比如给定

则X表示x轴可能出现的数，Y表示y轴可能出现的。注意这里是关键，给定了4个样本，每个样本都是二维的，所以只可能有X和Y两种维度。所以




用中文来描述，就是：
协方差(i,j)=（第i列的所有元素-第i列的均值）*（第j列的所有元素-第j列的均值）
这里只有X,Y两列，所以得到的协方差矩阵是2x2的矩阵，下面分别求出每一个元素：

       所以，按照定义，给定的4个二维样本的协方差矩阵为：


     
用matlab计算这个例子
z=[1,2;3,6;4,2;5,2]
cov(z)
ans =
    2.9167   -0.3333
   -0.3333    4.0000
可以看出，matlab计算协方差过程中还将元素统一缩小了3倍。所以，协方差的matlab计算公式为：
    协方差(i,j)=（第i列所有元素-第i列均值）*（第j列所有元素-第j列均值）/（样本数-1）
       下面在给出一个4维3样本的实例，注意4维样本与符号X,Y就没有关系了，X,Y表示两维的，4维就直接套用计算公式，不用X,Y那么具有迷惑性的表达了。









   
                 
        （3）与matlab计算验证
                     Z=[1 2 3 4;3 4 1 2;2 3 1 4]
                     cov(Z)
                     ans =
                          1.0000    1.0000   -1.0000   -1.0000
                          1.0000    1.0000   -1.0000   -1.0000
                         -1.0000   -1.0000    1.3333    0.6667
                          -1.0000   -1.0000    0.6667    1.3333
       可知该计算方法是正确的。我们还可以看出，协方差矩阵都是方阵，它的维度与样本维度有关（相等）。参考2中还给出了计算协方差矩阵的源代码，非常简洁易懂，在此感谢一下!

参考：
[1] http://en.wikipedia.org/wiki/Covariance_matrix
[2] http://www.cnblogs.com/cvlabs/arcHive/2010/05/08/1730319.HTML