投影
想找到直线上离某点最近的一点。将投影到,是一个一维空间,找到离线最近的点,该投影点为,为与之间的误差,投影是的数,所以我们要找的就是 。
正交条件式子(14-(1):表示第14课第一个表达式)
a垂直e得到如下方程:
的表达式;
映射的式子(投影):投影是一个投影矩阵作用于随便某个向量
是一个数,即长度的平方
是一列乘一行是一个矩阵
属于的列空间到了这条线上
性质:
- 的列空间,随便你用什么乘以这个矩阵,总会停在它的列空间里。用任何向量乘以这个矩阵,你总会得到在它列空间里的向量,这就是列空间的作用
- 的秩是1,一列乘一行,得到一个秩为1的矩阵,这个列是空间的基
- ,对称
- ,投影2次的结果和投影一次的结果是一样的
为什么要投影
先说说为啥要这个投影,然后就会明白它究竟是个啥,最后运用它。
为什么要讲投影?
因为也许会无解,由于“坏数据”过多,只能求最接近那个问题的解。
然而哪个才是最接近的解呢?
总是在的列空间里,而不一定在,这是问题所在。
我们要做微调,将它变成列空间中最接近它的那一个,
将问题换作求解,有解的,是在列空间上的投影,这就是做投影的原因,因为必须找个解出来,不是那个不存在的,而是最接近解,找出最好的那个投影
列空间内最合适的右侧向量是什么,它必须很接近,然后就能求解了
三维空间里一平面,一个不在平面上的向量,将投影在平面上,平面的一组基,得到使投影到平面上最近点的公式
平面是矩阵的列空间。向量,通常不在列空间里,若在列空间里,投影结果就是自己,通常情况会有个误差向量,通常不为,
投影,求 ;
问题关键:;垂直平面,垂直,垂直
方程和表示成矩阵形式:
位于的零空间(),垂直的列空间()
是什么?是方程的解
投影是什么?
投影矩阵是什么?
式括号中的逆运算不能拆开,除非为可逆方阵 ,因此式为投影矩阵的唯一形式
三维投影矩阵的特性与一维是一样的
最小二乘拟合直线
点数据:
(1,1),(2,2),(3,2)
未知方程(拟合直线方程)
将点数据分别代入未知方程,得到如下3个方程:
以下为方程的矩阵形式:
无解,但同时两边乘以,得如下形式:
式可以求出最优解:
式左边得式:
式右边得式:
由式推出:
将和代入式得最优直线:
为线上的点,在列空间里,是矩阵列的一个组合
将代入方程得: