RBF 補間 (Radial Basis Function Interpolation) の概要と実装 - yuki-koyama's blogはじめに RBF 補間とは RBF 補間とは、RBF (放射基底関数, radial basis function) を用いて入力となる散布データ (scattered data) の値を補間することです。または、与えられた散布データを元に非線形な関数をフィッティング (または近似) することだと考えることもできます。 どういうときに使えるか 下図のように、 個の点列 が与えられ、それらの点を通るような滑らかな関数 を求めたいときに、RBF 補間が使えます。 また、より高次元 ( 次元とします) の空間における補間も可能です。この場合は 個の点列 が与えられたときに関数 を求めることになります。 どういう特徴があるか RBF 補間はノンパラメトリックなフィッティングの一種です。 与えられた点列を必ず通るような関数を求めることができます。 ノイズが多く密度の高いデータに対しては過学習 (ov
