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Lowess平滑
关于Lowess平滑
使用Lowess型号适合您的数据的光滑曲面。由于这两种方法都使用本地加权线性回归到平滑数据，因此从“局部加权散射曲线平滑”术语“Lowess”和“Loess”派生。这个过程是加权因为工具箱定义了跨度内包含的数据点的回归权重函数。除了回归权重功能外，健壮的选项是一种权重功能，可以使过程抵抗异常值。
有关这两种平滑拟合的更多信息，请参阅本地回归平滑。
以交互方式选择杠杆拟合
在曲线拟合应用程序中，选择洛斯从模型类型列表中。
你可以使用洛斯模型类型要将光滑的表面与您的数据相适合洛杉矶或黄土方法。这洛斯适合使用本地加权线性回归来平滑数据。
您可以指定以下选项：
选择
线性或二次从列表中指定类型多项式在回归中使用的模型。在曲线拟合工具箱™中，洛杉矶拟合使用线性多项式，而在黄土拟合使用二次多项式。使用跨度将跨度指定为数据集中数据点总数的百分比。工具箱使用在跨度内定义的相邻数据点来确定每个平滑值。邻近点的这种作用是平滑过程称为“本地”的原因。
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增加跨度使表面更平滑。减少跨度使表面更加紧密地遵循数据。
这健壮的线性最小二乘拟合方法您要使用（
离开那拉， 或者Bisquare.）。当地的回归使用健壮的选项。使用健壮的重量函数可以使过程抵抗异常值。有关详细信息，请参阅健壮的在这一点fitoptions.参考页面。
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如果你的输入变量有非常不同的尺度，转动中心和比例选项打开和关闭，以查看表面合适的差异。归一化输入可以强烈影响杠杆配件的结果。
对于使用Lowess的交互式示例，请参阅表面适合Franke数据。
使用杠杆模型使用合身功能
此示例显示了如何使用合身功能要适合数据到数据。
通过指定加载一些数据并拟合杠杆模型'洛杉矶'当调用合身功能。
加载弗兰克f = fit([x y]，z)，'洛杉矶'）
本地加权平滑线性回归：F（x，y）=从P系数计算的ZHOSE（线性）平滑回归：P =系数结构
图（f，[x y]，z）
对于使用Lowess的命令行示例，请参阅适合光滑的表面以研究燃油效率。
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