点在直线的投影坐标  n维向量投影坐标 几何投影坐标

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一、点在直线的投影坐标

    如下图所示,直线l1y=kx+b直线外有一点P(x0, y0),问:点P在直线上的投影坐标为多少呢?  

   求点P的投影坐标,即是求过点P(x0, y0)的直线l2垂直于直线l1的交点M。由于两条直线相互垂直,则有:k1k2=-1,设过P点的直线l2为:y-y0=-k-1(x-x0),两条直线的交点为M(x1, y1),那么点P在直线l1的投影为:

      以下是Matlab求点P在直线y=kx+b的投影坐标:


     
     
  1. clc;clear all;
  2. p=[ 4 4]; %点p
  3. k= 2; %直线斜率
  4. b= 1;
  5. X=[ 0: 0.1: 10]; Y=k*X+b; %y=kx+b的直线
  6. %% 计算投影点M(x1,y1)
  7. x1=(k*(p( 2)-b)+p( 1))/(k*k+ 1);
  8. y1=k*x1+b;
  9. M=[x1 y1] %点P往直线y=kx+b投影后的坐标
  10. %% 绘图
  11. figure();
  12. hold on;axis equal %等比例显示
  13. axis([ 0 10 0 10])
  14. plot(X,Y, 'g'); %绘制y=kx+b的直线
  15. plot(p( 1),p( 2), '*k');
  16. plot(M( 1),M( 2), 'xr');
  17. title( '点往直线投影');
  18. xlabel( 'X')
  19. ylabel( 'Y')
  20. grid on

二、 点在某方向上的投影坐标
      如下图所示,设有两条向量 w1 =[1 2] , w2 =[3 4],问w2w1的投影坐标为多少?
      这种问题,有两种解法:
(1)几何投影法:是将问题 转为 “点在直线的投影坐标”,w1的直线斜率为k=2,所以w1直线可表示为y=kx,向量w2即为点P=(3,4),即用下列公式,直接求解即可:
    解得投影点M=(2.2, 4.4)
     这种方法,简单也易于理解,不过也繁琐,下面用线性代数几何应用的方法

(2)向量投影法:将问题转为“向量w2在向量w1方向的投影”(这是我做Fisher线性判别,样本投影到直线时,总结出来的,应该没错吧):

       思路:用u表示w1方向的单位向量(即上图中的绿色剪头u也是w1归一化后的单位向量),向量w2在向量w1方向的投影坐标,即为向量OM,由几何知识得:

     上式中,u是向量w1单位向量,即

     利用上式,可以得到向量w2在向量w1方向的投影坐标,即点P=(3,4)在直线w1的投影坐标为:

     对于Matlab强大的矩阵运算来说,这种运算再适合不过了!!!!!!

(3)推广到d维投影的情况:设有n×d的坐标矩阵A(矩阵A中,共有n行,每行为一个向量,每个向量是d维),坐标矩阵A往某一方向w投影时,其投影坐标矩阵M为:

     例如:坐标矩阵A=[ 1 4;2 7;4 5;4 2;3 2;5 6],这是6×2的坐标矩阵,其投影坐标如图所示:


     
     
  1. clc;clear all;
  2. %p=[ 2 6]; %矩阵点p
  3. A=[ 1 4; 2 7; 4 5; 4 2; 3 2; 5 6];
  4. k= 2; %直线斜率
  5. X=[ 0: 0.1: 10];
  6. Y=k*X; %y=kx的直线
  7. wk=[ 1 k]; %投影的直线方向
  8. wk=wk/sqrt( sum(wk.^ 2)); %归一化,变为模为 1的单位矢量wk
  9. wd= A*wk '*wk;
  10. figure
  11. hold on;
  12. axis equal %等比例显示
  13. axis([0 10 0 10])
  14. plot(A(:,1),A(:,2),'* b');
  15. plot(X,Y,'k ');
  16. plot(wd(:,1),wd(:,2),'x r');
  17. xlabel('X1 ')
  18. ylabel('X2 ')
  19. grid on
(4)特别说明
    向量投影法只适用于“过原点”的直线投影情况,即点往直线为y=kx投影,对于不过原点的直线y=kx+b,最好还是用几何投影的方法吧,只不过多维的情况,几何方法就问题大了。 
    这种向量投影法,是鄙人在做模式识别----计算Fisher线性判别时,经常需要将大量的样本点投影到某个方向上,而采用传统的几何投影方法,特别对于多维的情况,过程十分繁杂。后面推论出向量投影方法,问题就好解决了,该方法对于Matlab 强大的 矩阵运算来说,是非常好的,希望对大家有用,娃哈哈~!
 

本人补充:对于不过原点的直线,只需对点进行平移即可,也就是说,用向量投影法求得的点加上直线上的点 $p:(p_x,p_y,p_z)$即可
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