总结
协方差矩阵反映了两个随机变量变化时是同向还是反向的（相关性）。
如果协方差>0，则说明这两个随机变量同向变化。
协方差矩阵<0，则说明是反向变化。
协方差矩阵=0，则说明是两个随机变量的变化方向没有任何相似度。
相关系数：协方差除以两个随机变量标准差的乘积，剔除了随机变量量纲的影响。
相关系数矩阵
矩阵层面协方差矩阵的求解
如果特征矩阵为 ，一列就是一种特征。
- matlab求解样本矩阵X的协方差矩阵
n = size(X, 1);
cov_martix = X' * (eye(n) - ones(n, n)/n) * X / (n - 1);
代码里面用到的公式如下：
- 其中A为对称幂等矩阵，也就是 以及 .
- 其中A为对称幂等矩阵，也就是
参考
