基于迭代重加权最小二乘法的算法及例程
基于迭代重加权最小二乘法（Iteratively Reweighted Least Squares，IRLS）是一种用于解决具有异方差误差结构的最小二乘问题的迭代优化算法。
IRLS 算法的思想是通过迭代的方式，逐步调整权重并解决加权最小二乘问题，以得到更准确的估计值。该算法适用于数据存在异方差性（即误差方差不同）的情况，例如在回归分析中，当观测数据的方差与自变量的取值相关时，可以使用 IRLS 来调整权重以更好地拟合数据。
下面是基于迭代重加权最小二乘法的算法的简要步骤：
- 初始化：选择一个合适的初始估计值作为参数的初始值。通常可以用最小二乘估计得到一个初始估计值。
- 循环迭代直至收敛：
- 计算残差：根据当前的参数估计值计算对应的残差。
- 根据残差计算权重矩阵：将残差转换为权重，通常使用某种函数（如 Huber 权重函数、Tukey 权重函数等）对残差进行平滑化处理，得到权重矩阵。
- 重新加权最小二乘：根据更新后的权重矩阵，使用加权最小二乘方法更新参数估计值。
- 检查终止条件：检查参数估计值的收敛性或达到预定的迭代次数，如果满足终止条件则跳出循环，否则继续迭代。
- 输出结果：返回最终收敛的参数估计值。
IRLS 算法通过迭代优化的方式，逐步调整权重和参数估计值，以解决具有异方差误差结构的最小二乘问题。该算法在回归分析、统计建模等领域得到广泛应用，能够提高对数据的拟合效果并更好地处理异方差情况。在实际应用中，可以根据具体问题选择合适的权重函数和终止条件，以获得最佳的结果。
以下是一个基于迭代重加权最小二乘法（IRLS）的简单例程：
import numpy as np
def irls(X, y, num_iterations, epsilon):
# 输入参数：
# X: 自变量矩阵
# y: 因变量向量
# num_iterations: 最大迭代次数
# epsilon: 收敛阈值，用于判断迭代是否终止
# 获取自变量矩阵的维度
n = X.shape[1]
# 初始化参数估计值
beta = np.zeros(n)
for i in range(num_iterations):
# 计算线性模型预测值
y_pred = np.dot(X, beta)
# 计算残差向量
residuals = y - y_pred
# 计算权重矩阵
weights = get_weights(residuals)
# 更新参数估计值
beta_new = np.linalg.inv(X.T.dot(np.diag(weights)).dot(X)).dot(X.T).dot(np.diag(weights)).dot(y)
# 检查参数估计值的变化是否小于收敛阈值
if np.linalg.norm(beta_new - beta) < epsilon:
break
beta = beta_new
return beta
def get_weights(residuals):
# 根据残差计算权重矩阵
weights = np.abs(residuals) ** (-2)
weights /= np.sum(weights)
return weights
# 测试代码
# 定义自变量矩阵和因变量向量
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = np.array([3, 5, 7])
# 设置参数
num_iterations = 100
epsilon = 1e-6
# 调用IRLS函数进行参数估计
estimated_params = irls(X, y, num_iterations, epsilon)
# 打印参数估计结果
print("Estimated parameters:", estimated_params)
该例程演示了如何使用迭代重加权最小二乘法进行线性模型的参数估计。在测试代码中，我们使用一个简单的自变量矩阵 X 和因变量向量 y 来进行参数估计。通过调用 irls() 函数，传入自变量矩阵、因变量向量、最大迭代次数和收敛阈值，即可获得最终的参数估计结果。
请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行参数调整和优化，并选择合适的权重函数来计算权重矩阵。
原文地址：https://blog.csdn.net/wangjiaweiwei/article/details/132426052
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