局部加权线性回归

　　其中的一个方法是局部加权线性回归（Locally Weighted Linear Regression，LWLR）。在该方法中，我们给待预测点附近的每个点赋予一定的权重。与kNN一样，这种算法每次预测均需要事先选取出对应的数据子集。该算法解除回归系数W的形式如下：

　　其中W是一个矩阵，这个公式跟我们上面推导的公式的区别就在于W，它用来给每个店赋予权重。

　　LWLR使用"核"（与支持向量机中的核类似）来对附近的点赋予更高的权重。核的类型可以自由选择，最常用的核就是高斯核，高斯核对应的权重如下：

　　这样就构建了一支只含对角元素的权重矩阵w，并且点x与x(i)越近， w(i, i)将会越大，k是我们唯一需要赋值的参数，他决定可权重的大小

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties

font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=14)
def loadDataSet(fileName):
    """
    功能：导入数据
    输入：file
    输出：X， y
    """
    data = np.loadtxt(fileName)
    X = data[:,0:-1]
    y = data[:,-1]
    return X, y

def plotDataSet(fileName):
    """
    功能 画出原始的图像
    """
    xArr ,yArr = loadDataSet(fileName)

    m = len(xArr)
    xcode = []; ycode = []

    for i in range(m):
        xcode.append(xArr[i][1])
        ycode.append(yArr[i])

    yHat_1 = lwlrTest(xArr, xArr, yArr, 1.0)                            #根据局部加权线性回归计算yHat
    yHat_2 = lwlrTest(xArr, xArr, yArr, 0.01)                            #根据局部加权线性回归计算yHat
    yHat_3 = lwlrTest(xArr, xArr, yArr, 0.003)                            #根据局部加权线性回归计算yHat
    xMat = np.mat(xArr)                                                    #创建xMat矩阵
    yMat = np.mat(yArr)                                                    #创建yMat矩阵
    srtInd = xMat[:, 1].argsort(0)                                        #排序，返回索引值
    xSort = xMat[srtInd][:,0,:]
    fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=1,sharex=False, sharey=False, figsize=(10,8))
    axs[0].plot(xSort[:, 1], yHat_1[srtInd], c = ‘red‘)                        #绘制回归曲线
    axs[1].plot(xSort[:, 1], yHat_2[srtInd], c = ‘red‘)                        #绘制回归曲线
    axs[2].plot(xSort[:, 1], yHat_3[srtInd], c = ‘red‘)                        #绘制回归曲线
    axs[0].scatter(xMat[:,1].flatten().A[0], yMat.flatten().A[0], s = 20, c = ‘blue‘, alpha = .5)                #绘制样本点
    axs[1].scatter(xMat[:,1].flatten().A[0], yMat.flatten().A[0], s = 20, c = ‘blue‘, alpha = .5)                #绘制样本点
    axs[2].scatter(xMat[:,1].flatten().A[0], yMat.flatten().A[0], s = 20, c = ‘blue‘, alpha = .5)                #绘制样本点
    #设置标题,x轴label,y轴label
    axs0_title_text = axs[0].set_title(u‘局部加权回归曲线,k=1.0‘,FontProperties=font)
    axs1_title_text = axs[1].set_title(u‘局部加权回归曲线,k=0.01‘,FontProperties=font)
    axs2_title_text = axs[2].set_title(u‘局部加权回归曲线,k=0.003‘,FontProperties=font)
    plt.setp(axs0_title_text, size=8, weight=‘bold‘, color=‘red‘)
    plt.setp(axs1_title_text, size=8, weight=‘bold‘, color=‘red‘)
    plt.setp(axs2_title_text, size=8, weight=‘bold‘, color=‘red‘)
    plt.xlabel(‘X‘)
    plt.show()
def lwlr(testPoint, xArr, yArr, k = 1.0):
    """
    函数说明:使用局部加权线性回归计算回归系数w
    Parameters:
        testPoint - 测试样本点
        xArr - x数据集
        yArr - y数据集
        k - 高斯核的k,自定义参数
    Returns:
        ws - 回归系数
    """
    xMat = np.mat(xArr); yMat = np.mat(yArr).T
    m = np.shape(xMat)[0]

    weights = np.mat(np.eye(m))
    for j in range(m):
        diffMat = testPoint - xMat[j, :]
        weights[j, j] = np.exp(diffMat * diffMat.T / (-2.0 * k ** 2))
    xTx = xMat.T * (weights * xMat)
    if np.linalg.det(xTx) == 0.0:
        print("矩阵为奇异矩阵,不能求逆")
        return
    ws = xTx.I * (xMat.T * (weights * yMat))                            #计算回归系数
    return testPoint * ws

def lwlrTest(testArr, xArr, yArr, k=1.0):
    """
    函数说明:局部加权线性回归测试
    Parameters:
        testArr - 测试数据集
        xArr - x数据集
        yArr - y数据集
        k - 高斯核的k,自定义参数
    Returns:
        ws - 回归系数
    """
    m = np.shape(testArr)[0]                                            #计算测试数据集大小

    yHat = np.zeros(m)
    for i in range(m):                                                    #对每个样本点进行预测
        yHat[i] = lwlr(testArr[i],xArr,yArr,k)
    return yHat

if __name__ == "__main__":
    plotDataSet("data.txt")
   

原文地址：https://www.cnblogs.com/NaLaEur/p/9160719.html