empirical_covariance#
- sklearn.covariance.empirical_covariance(X, *, assume_centered=False)#
计算最大似然协方差估计器。
- Parameters:
- Xndarray of shape (n_samples, n_features)
从中计算协方差估计的数据。
- assume_centeredbool, default=False
如果为
True，在计算之前数据将不会被中心化。 在处理均值几乎为零但不是完全为零的数据时很有用。 如果为False，在计算之前数据将被中心化。
- Returns:
- covariancendarray of shape (n_features, n_features)
经验协方差（最大似然估计器）。
Examples
>>> from sklearn.covariance import empirical_covariance >>> X = [[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1], ... [0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]] >>> empirical_covariance(X) array([[0.25, 0.25, 0.25], [0.25, 0.25, 0.25], [0.25, 0.25, 0.25]])
