Curve Fitting Toolbox

平滑化

平滑化アルゴリズムは、重要なパターンは維持しながら、データ セットからノイズを除去するために幅広く使用されています。Curve Fitting Toolbox では平滑化スプラインと局所回帰がサポートされており、変数間の関係を指定しなくても予測モデルを生成することができます。

Localized regression model.

局所回帰モデル。平滑化の手法は、変数間のパラメトリックな関係を指定せずに予測モデルを生成するために使用できます。

ノンパラメトリック近似 4:07
変数間の関係を記述する関数を指定できない場合に、予測モデルを開発します。

Curve Fitting Toolbox は、1 次多項式 (lowess) または 2 次多項式 (loess) を使用する局所回帰をサポートしています。またこのツールボックスでは、データ セット内の異常値に対応するために、ロバスト局所回帰のオプションも用意されています。さらに Curve Fitting Toolbox では、Savitzky-Golay フィルターなどの移動平均平滑機能も利用可能です。

Exploratory data analysis using a Savitzky-Golay filter.

Savitzky-Golay フィルターを使用した探索的データ解析。データを平滑化すると、周期的な要素を識別できます。

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