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MATLAB中的分段线性拟合代码-CVXREG: 凸回归

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简介:
CVXREG是一款基于MATLAB开发的工具箱,专注于利用凸优化技术进行分段线性拟合和回归分析,适用于科研及工程领域数据处理。 这个Python库实现了多种论文中的凸回归算法。其中包括: - 凸非参数最小二乘(CNLS),基于2004年史蒂芬·博伊德和利文·范登伯格的《凸优化》一书第6.5.5节。 - 最小二乘分割算法(LSPA),由亚历山德罗·马格纳尼在2009年的论文中提出,发表于《优化与工程》,卷10。 - 凸自适应分区(CAP)和FastCAP,基于劳伦·汉纳和大卫·邓森在2013年JMLR期刊上的研究工作。 - 用均匀随机Voronoi分区对凸非参数最小二乘(PCNLS)进行分区的算法,该方法由Gabor Balazs、Andras Gyorgy及Csaba等人提出。

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客服
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  • MATLAB线-CVXREG:
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    CVXREG是一款基于MATLAB开发的工具箱,专注于利用凸优化技术进行分段线性拟合和回归分析,适用于科研及工程领域数据处理。 这个Python库实现了多种论文中的凸回归算法。其中包括: - 凸非参数最小二乘(CNLS),基于2004年史蒂芬·博伊德和利文·范登伯格的《凸优化》一书第6.5.5节。 - 最小二乘分割算法(LSPA),由亚历山德罗·马格纳尼在2009年的论文中提出,发表于《优化与工程》,卷10。 - 凸自适应分区(CAP)和FastCAP,基于劳伦·汉纳和大卫·邓森在2013年JMLR期刊上的研究工作。 - 用均匀随机Voronoi分区对凸非参数最小二乘(PCNLS)进行分区的算法,该方法由Gabor Balazs、Andras Gyorgy及Csaba等人提出。
  • 线Matlab-Piecewise-linear-fitting:适用于线与非线方法
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    本项目提供了一套基于Matlab实现的分段线性拟合工具,涵盖线性递归和非线性回归技术,旨在为数据分析和模型构建提供高效解决方案。 分段线性拟合的MATLAB代码可以用于线性和非线性回归分析。本例旨在根据给定数据拟合两段直线,已知这两条直线在x轴上的截距分别为0和133,并且断点位于ydata最大值的95%处。本段落的一个亮点在于使用逻辑语句定义分段函数的方法,这种方法比网上的许多其他方法更为简洁明了。 代码如下: ```matlab clc; clear all; close all; load(1.mat); % 加载数据 x0 = 0.95 * xdata(ydata == max(ydata)); % 确定断点位置 % 定义分段函数,采用匿名函数语法 model=@(beta,x) beta(1)*x.*(x>0 & x=x0); ```
  • Matlab线 (2).pdf
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    本PDF文件详细介绍了使用MATLAB进行线性回归分析的方法与技巧,包括数据准备、模型建立及结果解释等内容。适合数据分析和科研人员参考学习。 Matlab线性回归(拟合)文档共重复出现了多次:Matlab线性回归(拟合) (2).pdf。看起来你可能需要这份关于如何使用MATLAB进行线性回归分析的资料,它可以帮助你在数据分析中实现模型拟合和预测任务。
  • MATLAB线
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    本段落提供一份关于在MATLAB环境下进行非线性回归分析的实用代码示例。通过该代码,用户能够掌握如何使用MATLAB工具箱来拟合复杂的非线性模型,并对数据集进行深入探索与预测。 请直接运行以下MATLAB代码。如需更改数据,请自行调整相关部分的参数值。
  • MATLABpolyfit()函数进行线线
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    本文章介绍了如何使用MATLAB中的polyfit()函数来进行数据的线性拟合,并探讨了其在线性回归分析中的应用。 MATLAB中的polyfit()函数用于进行多项式曲线拟合,包括线性拟合或线性回归。
  • C#线线
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    本文章深入探讨了在C#编程环境中进行曲线拟合和线性回归的方法。通过详细的代码示例和理论解释,为读者提供了如何利用数学模型来预测数据趋势的有效指导。适合希望增强数据分析能力的程序员阅读。 这是我所开发系统的一部分算法实现,主要包括曲线拟合和线性回归。直接上传内容即可。
  • MATLAB一元线
    优质
    本段代码演示如何在MATLAB环境中进行一元线性回归分析,包括数据准备、模型拟合及结果可视化。适合初学者学习与实践。 这段内容主要用于数学建模(MATLAB)的学习,下载后可以替换自己的数据直接使用。
  • MATLAB线实验
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    本段落提供了一个关于在MATLAB环境中进行线性回归分析的具体实验代码示例。通过该代码,读者可以学习如何使用MATLAB实现数据拟合、模型评估等步骤,适用于数据分析与机器学习初学者。 线性回归是通过数理统计中的回归分析来确定两个或多个变量之间相互依赖的定量关系的一种方法,在实际应用中非常广泛。根据自变量与因变量之间的关系类型,可以将回归分析分为线性回归分析和非线性回归分析。
  • Matlab多元线
    优质
    本段落介绍如何在MATLAB环境中编写和执行多元线性回归分析的代码。通过实例展示数据准备、模型拟合及结果解读的过程,帮助用户掌握实用的数据分析技能。 这段内容主要用于数学建模(Matlab)的学习,下载后替换为自己的数据就可以使用了。