Есть набор точек 1000 штук(допустим).
Они получены экспериментальным путем, поэтому график "распылен", есть "паразитные" точки(и группы), которые выбиваются из общей картины, т.к. слишком далеко от других.

Надо их нормализировать как-то.
Что посоветуете?

Забыл сказать: всякие кривые Безье и сплайны не предлагать: задача не построить гладкую линию по точкам(она и так есть), а убрать неподходящие точки.

Это сообщение отредактировал(а) Absinthe - 20.5.2011, 21:51

Посоветуем детально описать задачу ;)
Т.к. и в статистике есть способы отлова аномальных измерений, и в области data mining тоже есть алгоритмы для outlier detection, и кластерный анализ тоже тут может (может быть) что-то сделать, и спектральный анализ (фурье-разложение, затем зануление высокочастотных компонент, обратное фурье-преобразование, сравнение отклонений восстановленного сигнала от исходного и обзывание "паразитными" точек с большой ошибкой аппроксимации) сюда может подойти, и еще куча методов.
Поэтому не "допустим 1000 штук точек" - а реальные размерности задачи, законы распределения данных и все прочие подробности (включая и то, как должен использоваться результат, если "убрать неподходящие точки") - в студию! Иначе ищите форум, где живут телепаты ;)

VictorTsaregorodtsev, нечеткая нейронная сеть дала предсказание на 1000 значений вперед. Однако есть значения/группы, которые сильно отличаются от тех, которые должны быть получены, количественно их < 10%, в остальном сеть работает правильно.
Хотелось бы убрать неправильные, их отличают резкие скачки на графике(верном).
Т.е. надо сгладить скачки на графике.

МНК и надстройки к нему для отсева грубых промахов попробуйте.