Проблема следующая. У меня есть одномерный массив данных, который мне нужно аппроксимировать заданным количеством горизонтальных строк (например, 3 строками) оптимальным образом (таким образом, суммарная ошибка становится минимальной). Метод аппроксимации должен быть как можно более быстрым (поэтому я не могу взять каждую горизонтальную линию, аппроксимировать набор данных, извлечь его значение из набора данных и аппроксимировать остальное оставшимся набором строк). Теперь я понятия не имею, как это сделать, кроме легкого ощущения, что решение этой проблемы связано с решением проблемы максимального подмассива. Пожалуйста, не могли бы вы дать мне несколько советов, как это решить?
метод наименьших квадратов аппроксимирует одномерные данные заданным количеством горизонтальных линий
Ответы (1)
Аппроксимация методом наименьших квадратов одномерного набора данных по определению является его средним арифметическим, так что это одна из ваших строк. Я не уверен, какой критерий вы хотели бы использовать для двух других.
person
ebohlman
schedule
27.06.2012
Эболмана, аппроксимация методом наименьших квадратов может выполняться не только прямой (т. е. функцией ax + by + c = 0), но и любой параметризованной функцией (т. е. 'f(x) = a, если x in ( c1,c2), b, если x в (c3,c4), c, если x в (c5,c6), d в противном случае' для этой функции параметрами являются {a,b,c,d, c1,c2,c3,c4, c5,c6} Это мой случай.
- person distantTransformer; 28.06.2012
