Curve Fitting Toolbox

평활화

평활화 알고리즘은 데이터 세트에서 노이즈를 제거하고 중요한 패턴을 유지하기 위해 널리 쓰이고 있습니다. Curve Fitting Toolbox는 평활화 스플라인과 로컬화된 회귀를 모두 지원하므로 변수 간 함수 관계를 지정할 필요 없이 예측 모델을 생성할 수 있습니다.

Localized regression model.

로컬화된 회귀 모델 평활화 기술은 변수 간 매개변수 관계를 지정할 필요 없이 예측 모델을 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

비모수적(Nonparametric) 피팅 4:07
변수 간의 관계를 기술하는 함수를 지정할 수 없을 경우, 예측 모델을 개발합니다.

Curve Fitting Toolbox는 1차 다항식(lowess) 또는 2차 다항식(loess)을 사용한 로컬화된 회귀를 지원합니다. 이 툴박스는 데이터 세트의 특이값을 수용할 수 있도록 로컬화된 Robust 회귀를 위한 옵션을 제공합니다. Curve Fitting Toolbox는 또한 Savitzky-Golay 필터와 같은 이동평균 평활화도 지원합니다.

Exploratory data analysis using a Savitzky-Golay filter.

Savitzky-Golay 필터를 사용한 탐색적 분석 데이터 평활화를 통해 주기적 구성 요소를 식별할 수 있습니다.

다음: 데이터 미리보기 및 선처리

평가판 사용 Curve Fitting Toolbox

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