局部加权线性回归算法

局部加权线性回归（Locally Weighted Linear Regression，简称LWLR）是一种非参数的回归算法，用于处理非线性的数据关系。它通过为每个样本点赋予一个权重，根据样本点周围的邻居进行加权线性回归。

具体而言，LWLR的核心思想是在预测时，根据样本点与待预测点的距离远近，赋予不同的权重。距离越近的点，权重越大，距离越远的点，权重越小。这样就能够更加关注邻近点的特征，从而更好地适应局部数据分布。

算法步骤如下：
1. 对每个待预测点，计算其与所有样本点之间的距离。
2. 根据距离计算权重矩阵，常用的权重函数有高斯核函数和二次核函数。
3. 根据权重矩阵进行加权线性回归，得到预测值。

LWLR算法相比于普通线性回归具有更高的灵活性，能够适应非线性数据关系。然而，由于需要对每个待预测点重新进行回归计算，算法的计算复杂度较高。

注意：LWLR是一种局部模型，对于全局数据分布的预测效果可能较差。因此，在应用LWLR时需要注意适用范围和参数选择。