java实现loess局部加权回归

Loess（locally weighted scatterplot smoothing）是一种非参数回归方法，用于对数据进行平滑和拟合。它通过对每个数据点进行局部加权回归来估计未知函数的值。

下面是一个简单的Java实现Loess局部加权回归的示例代码：

public class LoessRegression {

    private final double[] x;
    private final double[] y;
    private final double bandwidth;

    public LoessRegression(double[] x, double[] y, double bandwidth) {
        this.x = x;
        this.y = y;
        this.bandwidth = bandwidth;
    }

    public double[] predict(double[] xs) {
        double[] ys = new double[xs.length];
        for (int i = 0; i < xs.length; i++) {
            ys[i] = predict(xs[i]);
        }
        return ys;
    }

    private double predict(double x) {
        double totalWeight = 0.0;
        double weightedSum = 0.0;
        for (int i = 0; i < this.x.length; i++) {
            double weight = weight(this.x[i], x);
            totalWeight += weight;
            weightedSum += weight * this.y[i];
        }
        return weightedSum / totalWeight;
    }

    private double weight(double xi, double x) {
        return Math.exp(-0.5 * Math.pow((xi - x) / bandwidth, 2));
    }
}

这个代码只是一个简单的实现，可能并不完美。在使用时，需要根据实际问题进行调整和优化。此外，由于Loess是一个迭代算法，可以选择更复杂的实现来提高精度和效率。