协方差矩阵不等怎么办

这很正常，看您是要什么而作怎样的处理……

不正定说明有负的特征值，即矩阵在该特征方向上是反向度量的。

若只想要看各维度的绝对放缩率，加个绝对值排序就行了；

若要有方向感，直接排序就行。

若您是用矩阵的迹来度量某种意义就要考虑有正负对消，

若是把矩阵看成超几何体积（行列式）度量，只要注意有正负号（不用处理）

为什么要得到近似矩阵？（平移，取反特征向量其实都和近似无关，是不是方向想错了）

关键要理解，正定、协方差，特征值、特征向量的意义，才能真正做到解决问题。

1、认定不同

同方差指总体回归函数中的随机误差项（干扰项）在解释变量条件下具有不变的方差。

异方差是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。

2、应用范围不同

同方差适用于数学统计、经济统计、机器学习算法、适用领域范围、回归分析、时间序列。

异方差适用于计量经济学，异方差性是计量经济学术语。指回归模型中扰动项的方差不全相等。 1、认定不同

同方差指总体回归函数中的随机误差项（干扰项）在解释变量条件下具有不变的方差。

异方差是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。

2、应用范围不同

同方差适用于数学统计、经济统计、机器学习算法、适用领域范围、回归分析、时间序列。

1、认定不同

同方差指总体回归函数中的随机误差项（干扰项）在解释变量条件下具有不变的方差。

异方差是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。

2、应用范围不同

同方差适用于数学统计、经济统计、机器学习算法、适用领域范围、回归分析、时间序列。

异方差适用于计量经济学，异方差性是计量经济学术语。指回归模型中扰动项的方差不全相等。

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