2011-07-04 34 views
6

Cho một tập hợp các vectơ có giá trị thực (N + 1) với giá trị N độc lập và 1 phụ thuộc, tôi muốn tính toán đa thức bậc 1), 2 (bậc hai) hoặc cao hơn cung cấp một sự phù hợp hợp lý (ví dụ như được xác định bởi lỗi hình vuông ít nhất). Nói cách khác, khi áp dụng cho các phần tử của bộ sưu tập, đa thức nên ánh xạ các giá trị độc lập của mỗi giá trị với giá trị phụ thuộc liên quan (với một số sai số hợp lý).Hồi quy đa thức đa chiều (tốt hơn là C/C++, Java hoặc Scala)

Tôi hy vọng kích thước của các biến độc lập nằm trong phạm vi 2..8 và hoạt động trên các bộ sưu tập của 20..200 phần tử. Tôi hy vọng sẽ phù hợp với đa thức theo mili giây thay vì giây. :-)

Tôi nhanh chóng tìm thấy thuật toán cho phép hồi quy đa thức cho dữ liệu một chiều, nhưng tôi không thể tìm ra bất kỳ thứ gì thực tế cho dữ liệu đa chiều. Tôi quan tâm chủ yếu trong các mô tả thuật toán hoặc mã nguồn. Bất kỳ con trỏ?

+2

Bạn có thể thử đặt câu hỏi của mình trên http://stats.stackexchange.com/. –

Trả lời

3

Bạn có thể muốn khám phá nền tảng khai thác dữ liệu và khai thác dữ liệu Weka - nó cực kỳ toàn diện và bao gồm tất cả các loại thuật toán hồi quy khác nhau.

Điểm thưởng lớn là tất cả đều là nguồn mở nên bạn cũng có thể nghiên cứu mã nếu muốn.

+0

Tôi sẽ viết như vậy. – Rekin

+0

Bạn có biết tên trình phân loại cho hồi quy đa thức đa chiều trong Weka không? Tôi không thể tìm thấy nó: S –

0

Tôi đang tìm kiếm cùng một mã và tôi đã tìm thấy hai ví dụ hay về điều này.

Xem net.sourceforge.openforecast

Cụ thể thấy lớp PolynomialRegressionModel như là một điểm khởi đầu

và thực hiện lớp học duy nhất đơn giản được thiết kế cho các tập dữ liệu lớn hơn nhiều so với bạn đề cập

http://blog.locut.us/2009/11/14/polynomial-regression-on-a-large-dataset-in-java/

+0

Lớp 'Đa thứcRegressionModel' chỉ được gọi là hồi quy biến duy nhất. –

Các vấn đề liên quan