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均值: mean(X) = (x0 + x1 + … + xn) / n标准差:std = Math.sqrt([x0 – mean(x)]^2/(n-1),2)方差:var=[x0 – mean(x)]^2/(n-1)比如两个集合[0,8,12,20]、[8,9,11,12] 均值都是10.但是两个集合的差别很大。计算两开发云主机域名个标准差，前者是8.3和后者是1.8.显示后者比较集中。标准差描述了数据的“散布度”。之所以除以n-1而不是n。是因为能使我们以较小的样本更好的逼近总体的标准差。即“无偏估计”为什么需要协方差？标准差和方差一般是用来描述一维的数据。但是现实生活中，我们常常遇到含有二维数据的数据集。最简单的是大家上学免不了的统计多个学科的考试成绩。多维数据之间的关系。协方差就是这样一种度量两个随机变量关系的统计量var(X) = {Math.pow(xi-mean(X),2)}/(n-1) = {xi-mean(X)}{xi-mean(X)}/(n-1)仿照方差的定义:cov(X,Y)={xi-mean(X)}{yi-mean(Y)}/(n-1)来度量各个维度偏离其均值的程度。协方差结果的意义：如果是正值，则说明两者是正相关，如果结果是负值，则说明两者是负相关。如果是0，表示两者没有关联，相互独立。多维协方差：矩阵来表示cov(x,x) cov(x,y) cov(x,z)C=cov(y,x) cov(y,y) cov(y,z) ===> 可见协方差矩阵是一个对称矩阵，而且对角线是各个维度的方差。 是3*3cov(z,x) cov(z,y) cov(z,z)
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