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私はMatlab r2010bでSurface fitツールボックスを使用して、3次元データをカーブフィットしています。このツールは、GUI を介して 3D カーブ フィッティングを行うための非常に便利で簡単なツールです。今まで3Dデータを扱っていたのですが、(X 入力 : x (nx 1 ベクトル)、Y 入力 : y (nx 1 ベクトル)、Z 出力 : z (nxn 行列))

しかし今、私は次のような 4 次元データを処理しようとしています。(X 入力 : x (nx 1 ベクトル)、Y 入力 : y (nx 1 ベクトル)、Z 入力 : z (nx 1 ベクトル)、および T 出力 : t (nxnxn 行列))。

サーフェス フィッティング ツールボックスではこれを達成できません。4 次元データでカーブ フィッティングを行うにはどうすればよいですか?

これに関する助けに感謝します。

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4D カーブ フィッティングのさまざまなアルゴリズムを紹介します。メソッドの正しい選択は、変数間の関係に関してどのような情報を入手できるかによって異なります。

  1. 変数間に線形関係があることがわかっている場合、最良のオプションは Statistics Toolbox の "regress" コマンドを使用することです。

  2. 変数間の関係が既知の非線形関係を使用して最もよく記述されることがわかっている場合は、「nlinfit」を確認する必要があります。

  3. 変数間の関係を説明するモデルを指定できない場合、最善の選択肢は、ブーストまたはバギングされた決定木を使用することです。

回帰を使用して平面を一連のデータ ポイントに適合させる方法を示す非常に簡単な例を添付しました。

X = 10 * rand(100,1);
Y = 10 * randn(100,1);
Z = 10 * randn(100,1);

t = 50 + 2*X + 3*Y + 4*Z;

b = regress(t, [ones(length(t),1), X, Y, Z])
于 2011-05-05T17:42:37.137 に答える