LOWESS和RBF逼近用于可视化的比较研究
摘要： LOWESS翻译为局部加权回归平滑，RBF翻译为径向基函数。不同领域广泛使用近似方法，并且已经发表了许多技术。这项比较研究对噪声数据上使用的局部加权回归平滑以及径向基函数近似方法进行了比较，它们使用不同的方法。对于高维散点数据集，径向基函数方法通常更方便。如果数据散乱，局部加权回归平滑方法需要找到最近点的子集。实验证明，在较低维度的情况下，局部加权回归平滑方法比径向基函数近似方法稍微好一些，而在更高维度的情况下则是。。。。。
作者：Michal Smolik, Vaclav Skala and Ondrej Nedved
论文ID：1801.00432
分类：Graphics
分类简称：cs.GR
提交时间：2018-01-03