我有点困惑！
假设我们已经观察到数据x = [x1，..，xn]，它们是r^d中的向量（均值为零）
x^t表示x
的转置有时我会看到协方差矩阵的形式为1/n * x * x^t（例如主成分分析），有时会以1/n * x^t * x形式看到它（例如内核-Covariance矩阵与内核K（x，y）= x^t*y）
那么为什么是两种不同的方式，还是我混合了一些东西？谢谢您的帮助。
嗯，结果的尺寸有所不同。一个是nxn-matrix，另一个是dxd-matrix。我不知道nxn-result的应用，但是当我使用协方差矩阵表示r^d中向量的变化时dxd -matrix，其特征向量和 - 值表示"方差椭圆形"的主轴和延伸（必须在DXD中给出）
ps：只有一半答案，我知道
附录：内核用于创建成对特征的内部产品，从而将尺寸降低至1，以更容易找到图案。看一下http://en.wikipedia.org/wiki/kernel_principal_component_analsys_analsys#introduction_of_the_kernel_to_pca为了获得印象，内核协方差矩阵用于