Описание тега smooth

В статистике и обработке изображений сглаживание набора данных означает создание аппроксимирующей функции, которая пытается уловить важные закономерности в данных, исключая шум или другие мелкомасштабные структуры / быстрые явления. При сглаживании точки данных сигнала модифицируются, поэтому отдельные точки (предположительно из-за шума) уменьшаются, а точки, которые ниже соседних точек, увеличиваются, что приводит к более плавному сигналу. Сглаживание может использоваться двумя важными способами, которые могут помочь в анализе данных, поскольку они позволяют извлекать больше информации из данных, если предположение о сглаживании является разумным, а также обеспечивая гибкость и надежность анализа. При сглаживании используется много разных алгоритмов. Сглаживание данных обычно выполняется с помощью самого простого из всех оценщиков плотности - гистограммы.

Сглаживание можно отличить от связанной и частично перекрывающейся концепции подбора кривой следующими способами:

• аппроксимация кривой часто включает использование явной формы функции для результата, тогда как непосредственными результатами сглаживания являются "сглаженные" значения без последующего использования функциональной формы, если таковая имеется;
• цель сглаживания - дать общее представление об относительно медленных изменениях значения с небольшим вниманием к точному совпадению значений данных, в то время как аппроксимация кривой концентрируется на достижении как можно более точного совпадения.
• Методы сглаживания часто имеют связанный параметр настройки, который используется для управления степенью сглаживания. Аппроксимация кривой отрегулирует любое количество параметров функции для получения "наилучшего" соответствия.