本文主要是介绍机器学习笔记：地理加权回归（GWR），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1 传统的线性回归
机器学习笔记：线性回归_线性回归的读书笔记-CSDN博客
最优的β为：
2 地理加权回归（GWR）
2.1 模型概述
- 地理加权回归（Geographically Weighted Regression，GWR）是传统回归分析的扩展。
- 适用于研究对象的数据在空间上呈现出显著的地理差异性。
- 允许模型参数随空间位置的变化而变化，从而更好地捕捉和解释空间数据的局部特征。
假设把空间划分成m*m个网格，那么β0有m*m个
2.2 模型参数更新
2.2.1 W矩阵的个人理解
- 在地理加权回归（GWR）中，引入空间权重矩阵 W(ui,vi) 来调整每个观测点对模型的局部贡献。
- 这个矩阵与观测点x的数量相同，即如果有 n 个观测点，则 W(ui,vi) 是一个n×n 的矩阵。
- 对于每一个位置点(ui,vi)，需要一个单独的W矩阵
- 如果把空间划分成了m*m的网格，那么就需要m*m个不同的W矩阵
这篇关于机器学习笔记：地理加权回归（GWR）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
