强局部加权回归算法

资 源 简 介

强局部加权回归算法由Cleveland[7]提出，主要利用局部观测数据对欲拟合点进行多项式加权拟合，并用最小二乘法进行估计.它综合了传统的局部多项式拟合，局部加权回归以及具有强鲁棒性的拟合过程

详 情 说 明

在这段文本中，我们可以进一步解释强局部加权回归算法的工作原理。该算法由Cleveland[7]提出，旨在利用局部观测数据对欲拟合点进行多项式加权拟合。具体来说，该算法会在给定的数据点周围选择一个带宽范围内的子集，然后对该子集中的每个点进行加权处理。每个点的权重取决于该点与欲拟合点之间的距离，距离越远的点权重越小。接下来，算法会利用这些加权点进行多项式拟合，并用最小二乘法进行估计。这个过程综合了传统的局部多项式拟合，局部加权回归以及具有强鲁棒性的拟合过程，从而提供了更为精确和鲁棒的拟合结果。