协方差矩阵：定义、应用及在机器学习中的作用

协方差矩阵是一个方阵，其中每个元素是两个随机变量之间的协方差。如果有 'n' 个随机变量，则协方差矩阵是一个 'n × n' 的矩阵。协方差矩阵的对角线上的元素是每个随机变量的方差。协方差矩阵是用来描述多个随机变量之间的相关性和方差的重要工具。在机器学习和统计学中，协方差矩阵通常用于描述数据的特征之间的相关性，例如在主成分分析和线性判别分析中。