3
голосов
4ответов
5235 просмотров

Fitting a step function

I am trying to fit a step function using scipy.optimize.leastsq. Consider the following example: import numpy as np from scipy.optimize import leastsq def fitfunc(p, x): y = np.zeros(x.shape) y[x < p[0]] = p[1] y[p[0] < x] = p[2] return y errfunc = lambda p, x, y: fitfunc...

29
голосов
7ответов
4636 просмотров

Подгонка несортированных точек кривой на плоскости

Вопрос: как подобрать кривую к точкам на плоскости, если они не однозначны? В показанном примере, как подобрать кривую (например, черную) к синим зашумленным данным? Это похоже на сглаживание сплайнов, но я не знаю порядок данных. Matlab был бы предпочтительнее, но псевдокод вполне п...

1
голосов
2ответов
792 просмотров

Метод поиска «самого чистого» подмножества данных, т.е. подмножества с наименьшей изменчивостью

Я пытаюсь найти тенденцию в нескольких наборах данных. Тенденции включают поиск наиболее подходящей линии, но если я предполагаю, что процедура не будет слишком отличаться для любой другой модели (просто, возможно, отнимет больше времени). Есть 3 возможных сценария: Все хорошие данные , ...

19
голосов
6ответов
21567 просмотров

Простая подгонка многомерной кривой

У меня есть набор данных, обычно в виде а, б, в, ..., у где y = f (a, b, c ...) Большинство из них состоит из трех и четырех переменных и имеет от 10 до 10 миллионов записей. Мое общее предположение состоит в том, что они алгебраичны по своей природе, например: y = P1 a ^ E1 + P2 b ^ E2...