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PAGEPAGE3第十八講全面最小二乘法一、法向回歸一組測量數(shù)據(jù),欲擬和直線最小二乘法實行目標(biāo)函數(shù):它隱含了在測量中,是精確測量的,只有才測得不精準(zhǔn),而在實際測量中,,都是無法精準(zhǔn)測量的,因此,采納法向回歸更有可能。點到直線的距離為故法向回歸的目標(biāo)函數(shù)為將代入之,可得其中另一種推導(dǎo)方法:“"中,“-”對應(yīng)的E的最大值作為比較,最小二乘法給出7點測量擬合直線解:計算結(jié)果最小二乘法給出全面最小二乘法(法向回歸)給出測量數(shù)據(jù)誤差小,分布合理時,兩種方法效果格外接近。二、全面最小二乘法(TotallyLeastSquareMethod)當(dāng)方程成為沖突方程時,采納最小二乘法求解的觀點實際上認(rèn)為b存在誤差,而A不存在誤差,故應(yīng)有,使得應(yīng)盡量小以使得不至于嚴(yán)重得破壞方程全面最小二乘法實行如下觀點解決沖突方程的問題,不僅b存在誤差,A也存在誤差,故,存在E和,使也應(yīng)該盡量小,以使得不至于嚴(yán)重偏離原方程記,則全面最小二乘解即求如下方程的非零解v,且v的最后重量不能為零,而其中應(yīng)滿意引理:設(shè),且存在奇異值分解,,其中。又設(shè)則首先來考慮F-范數(shù)。設(shè)分別為m階、n階酉矩陣。Q為階矩陣(上式不肯定是奇異值分解)。則(依據(jù)教材上的說法,正交相抵或酉相抵的矩陣與F范數(shù)相同),又令,則對任意z矩陣而言,各之間完全獨立,則是可能等于零的。但是.故不行能為零。簡略論證可知時,最小下面僅考慮在實際應(yīng)用中非常常見的一種情況:,,即A是列滿秩的,也是列滿秩的。這樣,系數(shù)矩陣與增廣矩陣的秩不相等,方程不相容。定理1:設(shè)具有如下的奇異值分解則使方程具有非零解,且F范數(shù)最小的存在,并且證明:方程要有非零解,必須,故由引理知顯然滿意定理2:設(shè)為C的n-k+1重奇異值,且相應(yīng)的為的屬于重特征值的正交歸一特征向量,則使方程具有非零的解且F范數(shù)最小的為而方程的解則為,其中證:(1)顯然(2)(3)雖然, 定理3:在定理2的條件下,全面最小二乘解存在的充要條件為:向量不正交于。此時,,則最小二乘解為說明:(1)最小二乘解肯定存在,但全面最小二乘解不肯定(2)存在全面最小二乘解時,若為C的單重奇異值,全面最小二乘解唯一,否則,解不唯一例2.采納全面最小二乘法重新
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