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最近在理解机器学习中的PCA降维算法，其中使用协方差矩阵。什么是些方差矩阵，这里不做多介绍。作为软件工程师，理解算法原理是一回事，没有亲自编码实践总觉得缺了什么。

现将自己C语言实现协方差矩阵代码如下

#include<stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>void TransposeMatrix(int *input, int rows, int cols, int *output)
{for(int row=0;row<rows;row++){for(int col=0;col<cols;col++){int sindex=row*cols + col;int dindex=col*rows + row;            printf("sindex=%d,dindex=%d\n",sindex,dindex);output[dindex]=input[sindex];}}
}
void PrintMatrix(int *array, int rows,int cols)
{int index=0;for(int row=0;row<rows;row++){for(int col=0;col<cols;col++){printf("%3d ",array[index++]);}printf("\n");}
}/*协方差*/
void cov(int x[],int y[],int n,double *p)
{int i;double averx,avery,sumx=0,sumy=0;double sum=0;for(i=0;i<n;i++){sumx+=x[i];sumy+=y[i];}averx=sumx/n;avery=sumy/n;for(i=0;i<n;i++)sum+=(x[i]-averx)*(y[i]-avery);*p=sum/(n-1);
}int main(int argc, char *argv[])
{int row=10;int col=3;int *a=(int*)malloc(row*col*sizeof(int));int *b=(int*)malloc(row*col*sizeof(int));memset(a,0,row*col*sizeof(int));memset(b,0,row*col*sizeof(int));#if 0for(int i=0;i<row*col;i++){a[i]=i;}#elsea[0]=10;a[1]=15;a[2]=29;a[3]=15;a[4]=46;a[5]=13;a[6]=23;a[7]=21;a[8]=30;a[9]=11;a[10]=9;a[11]=35;a[12]=42;a[13]=45;a[14]=11;a[15]=9;a[16]=48;a[17]=5;a[18]=11;a[19]=21;a[20]=14;a[21]=8;a[22]=5;a[23]=15;a[24]=11;a[25]=12;a[26]=21;a[27]=21;a[28]=20;a[29]=25;#endifPrintMatrix(a,row,col);TransposeMatrix(a,row,col,b);printf("----------after TransposeMatrix------------\n");PrintMatrix(b,col,row);/*协方差矩阵*/for(int i=0;i<col;i++){for(int j=0;j<col;j++){double tmp;cov(b+i*row,b+j*row,row,&tmp);printf("[%d,%d] %f \n",i,j,tmp);}}free(a);free(b);return 0;
}

上面的结果与参考中使用matlab的结果一致：
[0,0] 108.322222
[0,1] 74.533333
[0,2] -10.088889
[1,0] 74.533333
[1,1] 260.622222
[1,2] -106.400000
[2,0] -10.088889
[2,1] -106.400000
[2,2] 94.177778

参考：
http://pinkyjie.com/2010/08/31/covariance/