将百度文库上一份局部加权回归的代码,将其改为模板以便复用。

q2x,q2y为数据集,是n*1的矩阵;

r是波长参数,就是对于距离的惩罚力度;

q_x是要拟合的数据横坐标,是1*n的矩阵;

得到的q_y即为所求坐标,是n*1的矩阵。

由于使用的是正规方程而非最小化代价函数来求方程,这份代码就留给建模的时候使用吧,毕竟对于多变量或特殊情况,正规方程效果并不好。

function q_y = LWR(q2x, q2y, r, q_x)
q2x=[ones(size(q2x,),) q2x];
m = size(q2x,); figure;
hold on;
plot(q2x(:,),q2y,'.r'); q_y=zeros(size(q_x,),); for k=::size(q_x,)
w=zeros(m,m);
for i=::m
w(i,i)=exp(-((q_x(k)-q2x(i,))^)/(*r^));
end
theta=(q2x'*w*q2x)\(q2x'*w*q2y);
q_y(k)=theta()+theta()*q_x(k);
end
plot(q_x,q_y); legend('trainingdata',strcat('r = ',num2str(r)));

局部加权回归(LWR) Matlab模板-LMLPHP

05-06 07:44