点到直线距离

先说结论:

假设平面的一般式方程

  • Ax +By +Cz + D = 0

  • 其中n = (A, B, C)是平面的法向量

  • 法向量的A,B,C可以和D同时乘以或除以一个数,所代表的平面不变。

  • 任意一个点到平面距离一般形式:(更高纬也ok)

[d=frac{平面方程代入点坐标}{平面法向量的二范数} ]

  • 标量形式:

[d=frac{Ax +By +Cz+D}{sqrt{A^2 + B^2 + C^2}} ]

  • 向量形式:
    平面可以表示为(w^Tx + b = 0),可以是N维超平面,则:

[d=frac{|w^Tx + b|}{||w||} ]

标量形式,以三维为例:

平面的一般式方程

Ax +By +Cz + D = 0

其中n = (A, B, C)是平面的法向量,D是将平面平移到坐标原点所需距离(所以D=0时,平面过原点)

向量的模(长度/二范数)

给定一个向量V(x, y, z),则(|V| = sqrt{x^2 + y^2 + z^2})

向量的点积(内积)

给定两个向量(vec V_1(x_1, y_1, z_1))(vec V_2(x_2, y_2, z_2))则他们的内积是

(<V_1·V_2> = x_1x_2 + y_1y_2 + z_1z_2)

点到平面的距离

几何解法:

有了上面的准备知识,则求点到直线的距离不再是难事,有图有真相

如果法相量是单位向量的话,那么分母为1

向量形式:

其实就是SVM的几何间隔过程,假设有平面:

如果已知平面方程(w^Tx + b = 0)和A点的坐标
For point A, which represents the input (x^{(i)}) with label (y ^{(i)} = 1), its distance to the decision boundary,$y ^{(i)} $ , is given by the line segment AB.
**Question: how to find the value of (γ ^{(i)}) ?
** 如何计算出来A到平面的距离 (γ ^{(i)})

  • Point B is given by (x ^{(i)} − γ ^{(i)} ω/ ||ω||_2)
    • 假如A是((x^{(i)},y^{(i)})),B的X坐标可以使用γ和A的坐标计算出来。
    • 就是: (x ^{(i)} − γ ^{(i)} ω/ ||ω||_2) (因为长度是(γ),w是法向,除掉之后是单位向量。A的x减去法向上的长度就是B的x的值?)
  • B lies in the decision boundary:
    • 因为B在决策边界(分类面)上,把B的x坐标代入分类面(或直线)方程:
原文地址:https://www.cnblogs.com/radio/p/11040318.html