평활화

통계학 및 이미지 처리에서 데이터 세트의 평활화 또는 스무딩(smoothing)은 노이즈나 기타 미세한 구조/빠른 현상을 배제하면서 데이터의 중요한 패턴을 포착하려고 시도하는 근사 함수를 만드는 것이다. 평활화에서는 신호의 데이터 포인트가 수정되어 인접한 포인트보다 높은 개별 포인트(아마도 노이즈로 인해)가 줄어들고 인접한 포인트보다 낮은 포인트가 늘어나 더 부드러운 신호가 생성된다. 평활화는 데이터 분석에 도움이 될 수 있는 두 가지 중요한 방식으로 사용될 수 있다. (1) 평활화 가정이 합리적인 한 데이터에서 더 많은 정보를 추출할 수 있고 (2) 유연한 분석을 제공할 수 있으며 견고하다. 평활화에는 다양한 알고리즘이 사용된다.

평활화는 다음과 같은 방식으로 관련되고 부분적으로 겹치는 곡선 피팅 개념과 구별될 수 있다.

 곡선 피팅은 결과에 대해 명시적인 함수 형식을 사용하는 경우가 많은 반면, 스무딩의 즉각적인 결과는 나중에 함수 형식을 사용하지 않고 "평활화된" 값이다.
 평활화의 목적은 데이터 값의 근접 일치에 거의 주의를 기울이지 않고 상대적으로 느린 값 변화에 대한 일반적인 아이디어를 제공하는 반면, 곡선 피팅은 가능한 한 근접한 일치를 달성하는 데 중점을 둔다.
 평활화 방법에는 평활화 정도를 제어하는 데 사용되는 관련 조정 매개변수가 있는 경우가 많다. 곡선 피팅은 '최적의' 맞춤을 얻기 위해 함수의 매개변수를 원하는 만큼 조정한다.

 같이 보기 
 합성곱
 이산화
 필터 (신호 처리)
 매끄러운 함수
 신호 처리
 서브디비전 서피스

분류:통계 차트와 다이어그램
분류:시계열 분석
분류:영상 처리