https://blog.csdn.net/lyq_12/article/details/83780932
在讲解协方差之前，我们先一起回忆一下样本的均值、方差、标准差的定义。
方差，协方差和协方差矩阵
1、概念
方差（Variance）是度量一组数据的分散程度。方差是各个样本与样本均值的差的平方和的均值：
协方差（Covariance）是度量两个变量的变动的同步程度，也就是度量两个变量线性相关性程度。如果两个变量的协方差为0，则统计学上认为二者线性无关。注意两个无关的变量并非完全独立，只是没有线性相关性而已。计算公式如下：
如果协方差大于0表示一个变量增大是另一个变量也会增大，即正相关，协方差小于0表示一个变量增大是另一个变量会减小，即负相关。
协方差矩阵（Covariance matrix）由数据集中两两变量的协方差组成。矩阵的第(i,j)(i,j)个元素是数据集中第ii和第jj个元素的协方差。例如，三维数据的协方差矩阵如下所示：
2、练习
计算下表数据的协方差矩阵：
Python代码如下：
可以由python中的numpy包计算均值和协方差：
import numpy as np
X = [[2, 0, -1.4],
[2.2, 0.2, -1.5],
[2.4, 0.1, -1],
[1.9, 0, -1.2]]
print(np.mean(X,axis=0))
print(np.cov(np.array(X).T))
计算结果如下：
