函数间隔和几何间隔

问题描述:求一个任意点,到一个超平面的距离

超平面表示

在线性代数中,一个超平面可以用下式表示
 y(X)=WTX+w0\ y(\mathbf{X}) = \mathbf{W}^{T}\mathbf{X} + w0 y(X)=WTX+w0

证明W是超平面的法向量

在超平面上任取俩个点Xa,Xb。因为 y(Xa)=y(Xb)=0\ y(\mathbf{Xa}) = y(\mathbf{Xb}) = 0 y(Xa)=y(Xb)=0,所以我们可以得到:  WT(Xa−Xb)=0\ \mathbf{W}^{T}(\mathbf{Xa}-\mathbf{Xb}) = 0 WT(XaXb)=0,由此我们可以得知W就是超平面的法向量

距离公式推导

在这里插入图片描述

根据高中所学,很直观点M到线段Nq的距离可以表示为
 ∥Mq∥=∥MN∥⋅cos⁡(Θ)\ \left\| Mq \right\|= \left\| MN \right\|\cdot \cos \left ( \Theta \right ) Mq=MNcos(Θ) (式子1)

 ∥Mq∥=∥W∥∥W∥⋅∥MN∥⋅cos⁡(Θ)\ \left\| Mq \right\|= \frac{\left\| \mathbf{W} \right\|}{\left\| \mathbf{W} \right\|} \cdot \left\|\mathbf{MN} \right\|\cdot \cos \left ( \Theta \right ) Mq=WWMNcos(Θ) (式子2)
又因为 W⋅MN=∥W∥⋅∥MN∥⋅cos⁡(Θ)\ \mathbf{W} \cdot \mathbf{MN}= \left\| \mathbf{W} \right\| \cdot \left\| \mathbf{MN} \right\|\cdot \cos \left ( \Theta \right ) WMN=WMNcos(Θ)
式子2可以改写为:
 ∥Mq∥=MN⋅W∥W∥⋅cos⁡(Θ)\ \left\| Mq \right\|= \frac{ \mathbf{MN} \cdot \mathbf{W} }{\left\| \mathbf{W} \right\|} \cdot \cos \left ( \Theta \right ) Mq=WMNWcos(Θ) (式子3)

几何距离推导

在这里插入图片描述

  1. 求原点到超平面  y(X)=WTX+w0\ y(\mathbf{X}) = \mathbf{W}^{T}\mathbf{X} + w0 y(X)=WTX+w0 的距离
    假设X"为超平面上任意一点,OX"向量就是用 X" 表示,由公式3可知
     ∥OQ∥=MN⋅X"∥W∥⋅cos⁡(Θ)\ \left\| OQ \right\|= \frac{ \mathbf{MN} \cdot \mathbf{X"} }{\left\| \mathbf{W} \right\|} \cdot \cos \left ( \Theta \right ) OQ=WMNX"cos(Θ)
    利用矩阵乘法的性质,俩个向量 X ,Y的点乘等价于 XTY\ X^{T} Y XTY
     WT⋅X"∥W∥=−w0∥W∥\ \frac{\mathbf{W}^{T} \cdot \textbf{X}"}{\left\| \textbf{W} \right\|} = - \frac{w0}{\left\| \textbf{W} \right\|} WWTX"=Ww0
  2. 求任意一点到超平面的距离
    设X"为X到超平面映射点,即XX"与超平面垂直
     OX⃗=OX"⃗+X"X⃗\ \vec{OX} = \vec{OX"} + \vec{X"X} OX=OX"+X"X
     X=X"+r⋅W∥W∥\ X = X" + r \cdot \frac{W}{\left\| W \right\|} X=X"+rWW
    有因为 y(X)=WTX+w0\ y(\mathbf{X}) = \mathbf{W}^{T}\mathbf{X} + w0 y(X)=WTX+w0
     y(X")=WTX"+w0=0\ y(\mathbf{X"}) = \mathbf{W}^{T}\mathbf{X"} + w0 = 0 y(X")=WTX"+w0=0
    求得
     r=y(x))∥W∥\ r = \frac{y(\textbf{x}))}{\left \| W \right \|} r=Wy(x))

函数距离推导

不考虑 ∥W∥\ \left \| W \right \| W
 r=y(x)\ r = y(\textbf{x}) r=y(x)

应用

  • 线性分类器推导 PRML chapter 4
  • SVM推导,《统计学习方法》P97
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