協方差矩陣與散度矩陣的意義

在機器學習模式識別中，經常需要應用到協方差矩陣C和散度矩陣S。如在PCA(Principal Component Analysis)主成分分析中，需要計算樣本的散度矩陣，有的論文是計算協方差矩陣。實質上兩者意義差不多，散度矩陣乘以1/(n-1)就可以得到協方差矩陣了。 在模式識別中，散度矩陣也稱爲散步矩陣，有的也稱爲類內離散度矩陣或者類內離差陣，用一個等式關係可表示爲： 散度矩

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