数学漫游 -> 向量投影和最小二乘法

本文详细探讨了向量投影的概念,包括向量在向量上和空间上的投影,解析了投影矩阵的计算,并引入了最小二乘法解决线性方程组无解的问题,阐述了最小化误差的几何、代数和微分角度的理解。

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向量投影和最小二乘法

1. 向量的投影

  • 问题1: 某个向量 b = ( 2 , 3 , 4 ) b=(2,3,4) b=(2,3,4)投影到z轴或者xy平面, 投影的结果长什么样子?
  • 问题2: 什么样的矩阵能够把向量 b b b投影到一条线或者一个平面?

定义: b b b在线上的投影属于该条线, b b b在平面上的投影属于该平面. 投影结果 p = P b p=Pb p=Pb. 其中 P P P为投影矩阵.
投影问题的定义: b b b A A A的列空间进行投影. A A A是mxn的矩阵.

1.1 向量在向量上的投影

Fig1
error e = b − x ^ a e = b - \widehat{x}a e=bx a, x ^ \widehat{x} x 是某个系数, 使得 b b b a a a上的投影 p = x ^ a p = \widehat{x}a p=x a.
根据投影中的关键性质: 正交性质. 可得 a a a和误差 e e e正交, 即:
a ⋅ p = 0 a \cdot p = 0 ap=0 ⇔ \Leftrightarrow a ⋅ ( b − x ^ a ) = 0 a \cdot (b - \widehat{x}a) = 0 a(bx a)=0, 推出 x ^ = a ⋅ b a ⋅ a = a T b a T a \widehat{x} = \frac{a \cdot b}{a \cdot a} = \frac{a^T b}{a^T a} x =aaab=aTaa

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