MATLAB
实现基于局部加权回归（
LWR）进行多特征分类预测的详细项目实例
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随着人工智能与大数据时代的到来，各类复杂高维数据在各个领域广泛涌现。例如在金融风险评估、医学诊断、环境监测、工业自动化和生物信息学等场景下，数据通常同时包含多个特征和大量样本。如何在多特征、高维度背景下挖掘潜在规律，实现更加精准的分类与预测，已然成为数据科学领域的前沿命题。传统的全局建模方法如线性回归、支持向量机、神经网络等，虽然在多特征场景下表现不俗，但在数据分布复杂、局部特征表现突出的现实数据中可能受限。部分样本由于局部特征、模型假设不充分等原因，造成模型精度的下降与泛化能力的不足。因此，提升模型对局部结构特性的察觉能力，进而实现更灵活、精细化的多特征分类预测，成为高维数据分析的关键需求。
局部加权回归（Locally Weighted Regression，LWR）作为一种高度灵活的非参数回归方法，通过针对输入空间的每一个预测点，结合其邻域内的数据进行局部 ...