डेटा के लिए फिटिंग सिग्मोइड

Question

पॉलीफिट (या यहां तक ​​कि यह अच्छा लॉगऑफ टूलबॉक्स मुझे here मिला) जैसे कई वक्र फिटिंग और इंटरपोलेशन टूल हैं, लेकिन मुझे ऐसा लगता है कि 0xफ़ंक्शन मेरे x-y डेटा पर फिट नहीं होगा।

क्या ऐसा कोई उपकरण मौजूद है या मुझे अपना खुद का बनाना है?

Answer 1

आप सांख्यिकी टूलबॉक्स स्थापित है, तो आप nlinfit साथ nonlinear regression उपयोग कर सकते हैं:

sigfunc = @(A, x)(A(1) ./ (A(2) + exp(-x))); 
A0 = ones(size(A)); %// Initial values fed into the iterative algorithm 
A_fit = nlinfit(x, y, sigfunc, A0); 

यहाँ sigfunc सिर्फ एक अवग्रह समारोह के लिए एक उदाहरण है, और A फिटिंग गुणांकों के वेक्टर है।

Answer 2

मैं तुम्हें आनुवंशिक एल्गोरिथ्म के माध्यम से अनुकूलन के (= अपने डेटा के लिए सबसे उपयुक्त खोजने) अवग्रह समारोह के मापदंडों से MATLAB के Global Optimization Toolbox, और विशेष रूप Genetic Algorithm Solver है, जो आप अपनी समस्या के लिए उपयोग कर सकते हैं में उपयोग सुझाव है। इसमें एक जीयूआई है जिसका उपयोग करना आसान है।

Genetic Algorithm Solver के जीयूआई, जो आप gatool का उपयोग कर कॉल कर सकते हैं:

Answer 3

nlinfit, और विशेष रूप gatool, इस समस्या के लिए बड़ा हथौड़ों हैं। एक सिग्मोइड एक विशिष्ट कार्य नहीं है। (यह भी अक्सर गणना सबसे कुशल करने के लिए) सबसे अधिक यह रसद समारोह के रूप में ही लिया जाता है:

y = 1./(1+exp(-x)); 

या एक सामान्यीकृत रसद। लेकिन सभी प्रकार के घटता sigmoidal shapes हो सकते हैं। यदि आप जानते हैं कि आपका डेटा विशेष रूप से किसी से मेल खाता है, तो फिटिंग में सुधार किया जा सकता है और अधिक कुशल तरीकों को लागू किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, error function (erf) में एक सिग्मोडाइड आकार है और normal distribution के CDF में दिखाया गया है। यदि आप जानते हैं कि आपका डेटा गॉसियन प्रक्रिया का परिणाम है (यानी, डेटा सीडीएफ है) और आपके पास स्टैट्स टूलबॉक्स है, तो आप normfit फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। यह फ़ंक्शन maximum likelihood estimation (एमएलई) पर आधारित है। यदि आप एक कस्टम फिटिंग फ़ंक्शन लिखने की आवश्यकता समाप्त करते हैं - कहें, प्रदर्शन कारणों से - मैं सिग्मोइड के विशेष रूप के लिए एमएलई तकनीकों की जांच करता हूं जिसे आप फिट करना चाहते हैं।