寻找数据趋势的算法？ [关闭]

Posted 2023-04-18

【中文标题】寻找数据趋势的算法？ [关闭]

【英文标题】：Algorithm for finding trends in data? [closed]

【发布时间】：2013-09-26 15:42:37

【问题描述】：

我正在寻找一种能够在大量数据中发现趋势的算法。例如，如果给定时间t 和变量x、(t,x)，并给定输入例如(1,1), (2,4), (3,9), (4,16)，它应该能够计算出x 对于t=5 的值是25. 这通常是如何实现的？大多数算法是否计算线性、二次、指数等的最佳拟合线，然后选择具有最低标准偏差的最佳拟合线？是否有其他技术可以发现数据趋势？另外，当你增加变量的数量来分析大向量时会发生什么？

【问题讨论】：

公司的整个部门都是为了找到完美的算法而创建的。

【参考方案1】：

这是一个非常复杂的问题，尝试从：http://en.wikipedia.org/wiki/Interpolation开始

【讨论】：

有没有这样的方法可以更准确地预测先前数据点之外的数据点，例如基于时间和预测未来的事物示例？

en.wikipedia.org/wiki/Extrapolation 但是预测值显然不如插值过程准确...

我会更清楚，但这个问题真的很广泛。在计算机科学学院，专门针对这个问题开设了为期六个月的课程……

【参考方案2】：

复杂的问题没有简单的答案：http://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis

【参考方案3】：

Neural network 可能是一个不错的候选人。特别是如果你想学习非线性的东西。