协方差矩阵就是算数据之间相互影响的工具。比如说身高和体重这两列数据，它通过计算每个数据点的差异，然后看这些差异是同向变化还是反向变化。比如身高高的同时体重也重，这时候协方差就是正的；如果身高高体重反而轻，协方差就变成负的。简单说就是给数据点之间拉个橡皮筋，拉长就是正相关，缩短就是负相关。

为什么是这个答案呢？先看例子数据：假设有10个人身高170-190cm，体重60-80kg。算每个身高和体重的差值，比如第1个人身高差+5cm，体重差+2kg，这两个差值相乘就是+10。把所有人这样算完，再除以人数减一，得到协方差值。比如总共有+50的乘积和，除以9得到协方差约5.56。这说明身高和体重同向波动，但数值大小要看具体数据。就像用算盘珠子数差值，多算几个组合就能看出整体趋势。