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高斯核平滑法
ksmooth(vx, vy, b) - 使用頻寬為 b 的高斯核,傳回 vy 中之元素的局部加權平均值向量,亦即,vy 的平滑元素的提供方法為:
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其中
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當數據處在寬度相對固定的頻帶時,ksmooth 函數最能發揮其功效。通常會依照所需要的平滑度,將頻寬設定成 x 軸上數據點之間間隔的數倍。
部份數據類型必須先後使用兩種不同類型的演算法,才可獲得較佳的平滑度。您可以比較此方法與中值平滑法或局部最小平方平滑法。loess 多項式遞歸技巧是另一種有效的平滑法。
引數
vx 是將元素以遞升排序的實數向量。
vy 是長度與 vx 相同的實數向量。
b 是平滑窗的頻寬。
這是否有幫助?