空間離散點擬合成空間平面

空間中的離散點得到擬合平面，其實這就是乙個最優化的過程。即求這些點到某個平面距離和最小的問題。我們知道乙個先驗訊息，那就是該平面一定會過眾散點的平均值。接著我們需要做的工作就是求這個平面的法向量。

根據協方差矩陣的svd變換，最小奇異值對應的奇異向量就是平面的方向。

% 隨機生成一組（x,y,z),這些點的座標離乙個空間平面比較近

x0=1,l1=2;
y0=1,l2=2;
x=x0+rand(20,1)*l1;
y=y0+rand(20,1)*l2;
z=1+2*x+3*y;
scatter3(x,y,z,'filled')
hold on;
planedata=[x,y,z];
% 協方差矩陣的svd變換中，最小奇異值對應的奇異向量就是平面的方向
xyz0=mean(planedata,1);
centeredplane=bsxfun(@minus,planedata,xyz0);
[u,s,v]=svd(centeredplane);
a=v(1,3);
b=v(2,3);
c=v(3,3);
d=-dot([a b c],xyz0);
% 圖形繪製
				
空間離散點擬合成空間平面
空間中的離散點得到擬合平面，其實這就是乙個最優化的過程。即求這些點到某個平面距離和最小的問題。我們知道乙個先驗訊息，那就是該平面一定會過眾散點的平均值。接著我們需要做的工作就是求這個平面的法向量。根據協方差矩陣的svd變換，最小奇異值對應的奇異向量就是平面的方向。隨機生成一組 x,y,z 這些點的座...
				
離散點擬合  python
對每個點代入公式求和 for i in range 0 len data x data i,0 y data i,1 tmp w current x b current y b sum tmp w sum tmp x 用公式求當前梯度 grad w 2 m w sum grad b 2 m b su...
				
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