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我有一組 C=[x1 x2 x3 x4.....x24 y1 y2 y3 y4.....y24 z1 z2 z3 z4.....z24] 和一組 E=[a1(1) a2(1) a3(1)....a24(1) a1(2) a2(2) a3(2)....a24(2) . . . a1(81) a2(81) a3(81)....a24(81) ] 也就是我要把這24組3*1的矩陣透過(內插?回歸?三維散佈點內插?)變成81*1的矩陣 請問我要如何用Matlab找出C對映到E時對應的函數呢? 目的是以後我會有超過24組的3*1資料 希望藉由這個函數變成81*1 請求高手解惑~謝謝!! --



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◆ From: 114.45.168.18
1F:推 doom8199:是 低維24筆資料 對應到 高維24筆資料嗎? 04/28 19:33
2F:→ doom8199:若是的話,最簡單可以用 least square F=E(C')*pinv(CC') 04/28 19:34
3F:→ doom8199:以後只要有新的資料 x(3,1) 進來, 算一下 F*x 即可 04/28 19:34
4F:→ cofeel:對,是低維24筆資料對應到高維24筆資料!!謝謝你! 04/29 14:36
5F:→ cofeel:這解決了一大半的苦惱~我會再看看關於lS的資料 04/29 14:37
6F:→ cofeel:不過想再請問一下,這個方法是屬於迴歸嗎? 04/29 14:37
7F:→ cofeel:如果我想要這24筆低維資料最後必定還是能完全對應到高維 04/29 14:38
8F:→ cofeel:是不是該使用內插的作法,那又有什麼解法呢? 04/29 14:39
9F:→ cofeel:假設他是平滑的三次式 如cubic? spline...? 謝謝!! 04/29 14:42
10F:推 doom8199:若你創一個 mapping 是完全對應那 24筆資料 04/29 18:30
11F:→ doom8199:很容易會有 overfit 問題 04/29 18:30
12F:→ cofeel:看了許多資料,回歸似乎還是比較好的選擇 04/29 19:48
13F:→ cofeel:不過如果硬是要創這個mapping函數該怎麼做?想比較看看 thx 04/29 19:49
14F:推 doom8199:LS 就是一個 mapping 函數XD ( f(x) = Fx ) 04/30 06:45
15F:→ doom8199:只要你那24筆資料沒有 "outlier",基本上是可以估的還不錯 04/30 06:46
16F:→ doom8199:若你要估得更好,最好的方法就是直接針對問題本身著手 04/30 06:48
17F:→ doom8199:因為你那24筆資料不是憑空得來的,背後應該會遵循某些規則 04/30 06:49
18F:→ doom8199:若那24筆資料真的是憑空得來,還是想做類似內插的動作 04/30 06:51
19F:→ doom8199:那可以試試把問題轉到新的 domain 上 04/30 06:54
20F:→ doom8199:再試試 Bayesian linear regression, 或是類神經網路 04/30 06:54
21F:→ cofeel:耶斯~感謝幫忙,我成功說服老師用迴歸了!!(他執著內插) 05/01 16:15
22F:→ cofeel:我會多看看類神經或其他方式是否更棒! 05/01 16:16







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