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C++实现的Loess过滤：用于多维分散数据的局部加权稳健回归-MATLAB开发

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本项目采用C++编程语言实现了Loess（局部回归）算法，旨在为多维度分散性数据提供一种有效的局部加权回归方法。该工具能够进行稳健的数据拟合，在MATLAB环境中运行，适用于数据分析和科学计算领域。 Matlab mex函数可以用来执行局部加权稳健回归（loess滤波器）。

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  • C++实现的Loess过滤：用于多维分散数据的局部加权稳健回归-MATLAB开发
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    本项目采用C++编程语言实现了Loess（局部回归）算法，旨在为多维度分散性数据提供一种有效的局部加权回归方法。该工具能够进行稳健的数据拟合，在MATLAB环境中运行，适用于数据分析和科学计算领域。 Matlab mex函数可以用来执行局部加权稳健回归（loess滤波器）。
     
  • LOESS回归平滑：使用MATLAB对噪声数据进行局部加权回归拟合-LOESS方法
    优质
    本文章介绍了如何利用MATLAB实现LOESS（局部加权散点平滑）回归方法，用于处理含有噪音的数据，并通过局部加权的方式进行非参数回归拟合。 函数 fLOESS 对一维数据执行 LOESS 平滑处理（使用二阶多项式的局部加权非参数回归拟合），无需 Matlab 曲线拟合工具箱。这可以被视为 LOWESS 的一种改进方法，它利用线性拟合进行局部加权回归。
     
  • 基于MATLAB的局部加权线性回归实现
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    本文章介绍了如何使用MATLAB编程语言来实现局部加权线性回归算法，并提供了详细的代码示例和操作步骤。 局部加权线性回归的MATLAB实现流程如下：标准化样本矩阵与输出向量、计算权重对角矩阵、执行梯度下降算法以及反标准化结果并显示图表。
     
  • 低ess算法的纯C++实现_用于数据平滑的局部加权多项式回归
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    本项目提供了一种用纯C++编写的局部加权多项式回归方法（LowESS）的高效实现，旨在对各类数据集进行有效平滑处理。 该算法在二维空间内执行局部加权多项式回归以平滑数据，在处理含有噪声的数据时尤为有用。通过使用x周围最近点的加权回归来预测位置x处的y值，从而实现这一目标。为了提高计算效率，仅对部分选定的点集进行回归运算。 构建和运行测试的具体步骤如下：下载文件后，请依次执行以下命令： ``` cmake . make ./testLowess ```
     
  • LOWESS：用于线性与非线性数据的局部加权散点图平滑（改进版），支持稳健回归及趋势检测
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    简介：LOWESS是一种强大的数据分析工具，适用于线性和非线性数据的平滑处理。它能够进行稳健回归和趋势分析，提供更准确的数据洞察。 LOWESS（局部加权散点图平滑）方法不需要使用 MATLAB 中的统计工具箱，并适用于 X 和 Y 之间的线性和非线性关系。 2008年12月19日进行了更新，添加了上下 LOWESS 平滑功能。这些额外的平滑处理展示了随着X变化Y分布的变化情况。它们是通过分别对正残差和负残差应用LOWESS方法得到，并与原始数据的LOWESS结果相加。 在 2009年2月21日，更新中添加了排序功能，使得输入的数据不再需要预先进行排序处理。此外还提供了一个例程用于预测：如果用户提供了第二个数据集，则使用线性插值来获取最低预测，并计算给定X值对应的Y值。 在 2009年10月27日的更新中，修改了当有用户提供额外 X 数据时以获得预测的方法。原代码默认进行排序操作是唯一的处理方式，在实际应用中可能不需要使用 LOWESS 结果执行 x 数据集的线性插值。如果没有提供第二个x数据集，则假定为 false（即不执行此步骤）。
     
  • LWPR：局部加权投影回归（开源）
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    LWPR是一种非线性自适应学习算法，通过局部加权技术实现高维数据的有效映射。它适用于实时系统中的增量学习问题，并已开放源代码供研究者使用和改进。 局部加权投影回归（LWPR）是一种完全增量的在线算法，在高维空间中用于非线性函数逼近，并能处理冗余及不相关的输入维度。其核心在于使用局部线性模型，该模型由输入空间中的选定方向上的少量单变量回归构成。通过偏最小二乘法（PLS）的局部加权变体来进行降维。 参考文献： [1] Sethu Vijayakumar, Aaron DSouza 和 Stefan Schaal，《高维增量在线学习》，《神经计算》第 17 卷，第 2602-2634 页（2005）。 [2] Stefan Klanke, Sethu Vijayakumar 和 Stefan Schaal，《局部加权投影回归的图书馆》，《机器学习研究》（JMLR），第 9 卷，第 623--626 页（2008）。
     
  • Python实战中的局部加权线性回归
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    本文介绍了在Python编程实践中如何应用局部加权线性回归算法，通过实例演示其操作步骤和应用场景。 利用Python进行局部加权线性回归实战，其中包括原始数据及拟合结论图。
     
  • MATLAB开发——局部线性回归
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    本项目利用MATLAB实现局部线性回归算法，适用于数据挖掘和统计分析中预测建模。通过动态调整模型参数优化预测精度。 在MATLAB开发环境中实现局部线性回归，并编写高斯核回归的局部线性估计函数。
     
  • Theil-Sen 稳健线性回归：实现快速且抗异常值的线性回归 - MATLAB开发
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    本项目提供了一个高效的MATLAB工具箱，用于执行Theil-Sen稳健线性回归算法。该算法能够快速准确地计算出具有高抗异常值能力的线性模型参数。 此函数通过查找给定数据集中所有成对点组合之间的中值斜率来执行非参数 Theil-Sen 稳健线性回归算法的快速版本。对于我的应用程序而言，在大型数据集（包含数千个点）上运行稳健的回归时，我发现现有的实现速度较慢。相比之下，这段代码的速度要快得多，并且在处理大规模数据集的情况下，其性能比当前可用的其他代码高出两个数量级。
     
  • Theil-Sen估算器：用于一维X和y间斜率估计的稳健回归-MATLAB开发
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    本项目介绍了一种基于Theil-Sen方法的MATLAB实现，用于计算大量一维数据集中X与Y之间的线性关系斜率，具备高稳健性和抗噪声干扰能力。 Theil-Sen 估计器又称 Sen 斜率估计器、斜率选择、单中值法或 Kendall 稳健线拟合法。这是一种通过成对的二维样本点进行稳健性回归的方法，并以 Henri Theil 和 Pranab K. Sen 命名，他们分别在1950年和1968年的论文中提及了这种方法。 该方法计算效率高且能有效抵抗异常值的影响；对于偏斜及异方差数据而言，其准确性远超过简单的线性回归，并能在处理正态分布的数据时与最小二乘法相媲美。它被称为“最流行的非参数技术之一”，用于估计线性趋势。 如何使用该方法的示例代码可以在 .mfile 中找到，但需注意此代码仅适用于二维情况。