高斯算法的实现（Python）

高斯算法的实现（Python）

高斯算法是一种常用的数学算法，用于处理连续型数据的平滑和模糊化。它基于正态分布的概念，通过计算数据点与均值之间的距离来确定每个数据点的权重。在本文中，我们将使用Python编写代码来实现高斯算法，并展示如何在实际应用中对数据进行平滑处理。

算法原理

高斯算法的核心思想是将每个数据点的权重与其到均值的距离成反比。离均值越远的数据点权重越小，而离均值越近的数据点权重越大。这种权重的计算基于正态分布的概率密度函数。

以下是高斯算法的基本步骤：

1. 计算数据的均值和标准差。
2. 计算每个数据点到均值的距离。
3. 根据距离计算每个数据点的权重。
4. 对数据点进行加权平均，得到平滑后的数据。

代码实现

下面是使用Python实现高斯算法的示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import norm

def