LOWESS- 局部加权散点图平滑，不需要 matlab 中的统计工具箱。 此回归将适用于 X 和 Y 之间的线性和非线性关系。 修改： 12/19/2008 - 添加上下 LOWESS 平滑。 这些额外的平滑显示了 Y 的分布如何随 X 变化。这些平滑只是将 LOWESS 分别应用于正残差和负残差，然后添加到数据的原始 lowess。 相同的平滑因子适用于上限和下限。 2/21/2009 - 添加排序功能，数据不再需要排序。 还添加了一个例程，以便如果用户还提供了第二个数据集，则线性插值是最低的，并用于预测提供的 x 值的 y 值。 2009 年 10 月 27 日 - 修改了第二个用户提供的 X 数据以获得预测。 Matlab 函数默认排序是唯一的。 在代码部分中确实不需要使用 y 预测的 LOWESS 结果执行 x 数据的线性插值。 如果用户不提供第二个 x 数据集，它将假

局部加权集合聚类

weka java 局部加权朴素贝叶斯 数据挖掘 机器学习

利用 python 进行局部加权线性回归实战 ，内含有原始数据及拟合结论图。

局部加权法利用MATLAB实现，自己写的

局部加权的线性回归，使用matlab编写，有结果图 程序流程为 标准化 样本矩阵与输出向量 计算权重对角矩阵 梯度下降 反标准化 显示