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首先你要知道最小二乘法的公式,然后使用数组实现。
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你先把最少二乘法的原理搞懂吧,其实最少二乘法不难得。你可以自己推到,不过这些经典的方法,都有现成公式的了。拿本书找出公式,也就是几个矩阵的运算,把你的数据带进去就直接算得出了。
///求误差 double delta;for(int q=0;q21;++q){ delta=Y[q]-lineK*X[q]-lineB;cout delta } } 另外,我发现倒数第二和第三组XY的误差特别大。
最小二乘法常用于根据实测数据求线性方程的最近似解。
1、这与几阶多项式无关,关键是用什么方法拟合。如果只有33个数据点,解一族线性方程就可以了,如果有很多组数据,就用最小而乘法,步骤略微多一些。看看计算方法的书就任意操作了。
2、m阶多项式拟合,是算法问题,不是计算机语言问题。你先要有你的具体计算策略和方法,数值计算时,用计算机语言写出程序,算出结果。用 c 语言 或 fortran 语言 或别的语言,大同小异,没有原则差别。
3、已知10个数据点的训练集,可以采用多项式拟合的办法来做,但是不建议使用C语言来实现。这种数学问题用matlab很容易就可以解决,c语言写要麻烦的多的多。比如你采用最小二乘法的话,你需要自己用c语言写很多矩阵运算。
4、你的意思是说,输入一些数据,让程序拟合出来一个函数。这个很复杂。比如我举个例子。
5、首先要确定的不是代码,而是采用的数学方法哈。是用回归,还是多项式拟合,还是神经网络,还是什么其它方法。
1、曲线拟合,简单来说,是指以近似的方法用一条曲线逼近一组数据点。逼近的方法最常用的事最小二乘法,当然也有其他方法。
2、Win32 API是使用C语言的,为了发挥C++的优势,微软基于Win32 API,开发了MFC,他就是Visual C++的主要功能之一。
3、通过一些点拟合出一条直线。参数:pt_input指向传入的点的指针。ptNumbers传入的点数量。k指向拟合直线参数k的指针。b指向拟合直线参数b的指针。