empirical_covariance#

sklearn.covariance.empirical_covariance(X, *, assume_centered=False)[источник]#

Вычислить оценку ковариации методом максимального правдоподобия.

Параметры:
Xndarray формы (n_samples, n_features)

Данные, по которым вычисляется оценка ковариации.

assume_centeredbool, по умолчанию=False

Если True, данные не будут центрироваться перед вычислением. Полезно при работе с данными, среднее значение которых почти, но не совсем ноль. Если False, данные будут центрированы перед вычислением.

Возвращает:
ковариацияndarray формы (n_features, n_features)

Эмпирическая ковариация (оценка максимального правдоподобия).

Примеры

>>> 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]])