scilab中的稳健回归

Question

为了实现稳健的线性回归，我想实现一个带有 Geman-McLure 损失函数的 M-Estimator

M-Estimators 类在this document 中介绍，Geman-McLure 可以在第 13 页找到。 为了解决最小化问题，推荐Iteratively reweighted least squares。我如何在scilab 中实现这个过程？我可以用optim吗？

Answer 1

来自您链接的the site of the document，还有一些Matlab demo files available in a zip。这个 zip 中有两个我认为很重要的文件：

• utvisToolbox/tutorials/lineTut/robustDemo.m
• utvisToolbox/tutorials/lineTut/robustIteration.m

在 robustDemo.m 文件中，有一个鲁棒 M 估计算法的实现。

回答您的问题，如何在 SciLab 中实现此功能；您可以首先使用 mfile2sci 将这些 matlab 文件转换为 scilab。至少在 sampleRobustObj 和 robustIteration 函数，只使用基本的 Matlab 东西，mfile2sci 应该可以转换。