R语言 LOESS 函数数据平滑实战

R语言 LOESS 函数数据平滑实战

数据的平滑处理是在实际应用中常见的任务之一，它可以消除噪声、减少误差，并帮助我们更好地理解数据的趋势和模式。R语言提供了许多用于数据平滑的函数，其中一个强大的工具就是 LOESS（局部加权散点平滑）函数。本文将介绍如何使用 R 语言中的 LOESS 函数进行数据平滑，并提供相应的源代码。

一、什么是 LOESS 函数

LOESS 函数是一种非参数回归方法，它通过在每个数据点周围拟合局部的高次多项式来平滑数据。与其他平滑方法相比，LOESS 函数具有更高的灵活性和适应性，能够更好地捕捉数据中的非线性关系。它在处理小样本和不均匀采样数据时表现出色。

二、安装和加载依赖包

在开始之前，我们需要确保已经安装了 R 语言和相关的依赖包。让我们首先加载所需的依赖包，包括 ggplot2 和 MASS：

library(ggplot2)
library(MASS)

三、生成示例数据

为了演示 LOESS 函数的使用，我们需要创建一些示例数据。我们可以使用 R 语言内置的 rnorm() 函数生成服从正态分布的随机数据。下面的代码将生成一个包含 100 个观测值的示例数据集：

set.seed(123)
x <- seq(-5, 5, length.out = 100)
y <- sin(x) + rnorm(100, mean = 0, sd = 0.2)
data