Advertisement

C++完成了最小二乘法一元回归和多项式拟合。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该类方法的具体操作流程请参考：http://blog..net/czyt1988/article/details/21743595 在曲线拟合过程中，最常用的方法是最小二乘法，尤其以一阶函数（线性）和二阶函数（多项式）的应用最为频繁。以下提供的类专门设计用于执行多项式拟合任务，它能够根据用户指定的阶次灵活地进行多项式曲线的调整。该算法的原理来源于网络资源，并已与GSL库中的拟合算法进行了对比验证，结果表明其性能稳定可靠。此外，该类在完成拟合运算后，还能自动计算并提供拟合误差指标，包括均方误差SSE（剩余平方和），回归平方和SSR，均方根误差RMSE以及确定系数R-square。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • C++中的一元回归与多项式拟合的最小二乘法实现
    优质
    本文介绍了如何使用C++编程语言实现一元线性回归和多项式拟合的最小二乘法。通过具体代码示例，展示了数据建模及预测的过程。适合希望在数据分析中应用统计方法和技术的读者阅读。 在进行曲线拟合时最常用的方法是最小二乘法，其中一元函数（线性）和多元函数（多项式）最为常见。下面介绍一个专门用于多项式拟合的类，该类可以根据用户输入的阶次来进行多项式的拟合，并且算法已经与GSL的拟合算法进行了对比验证，确保没有问题。此外，在完成拟合后，此工具还能计算误差指标：SSE（剩余平方和），SSR（回归平方和），RMSE（均方根误差）以及 R-square（确定系数）。
     
  • C++中的一元线性回归最小二乘法
    优质
    本文介绍了在C++编程环境下实现一元线性回归分析中的最小二乘法的方法和步骤，旨在帮助读者掌握如何通过编写代码来解决统计学问题。 一元线性回归模型使用最小二乘法实现，并已用C++语言在VS2008环境下调试通过，可以直接使用且包含详细注释。
     
  • 最小二乘法多项式拟合的Python和C/C++代码
    优质
    本项目提供了一种使用Python和C/C++实现最小二乘法进行多项式拟合的方法，适用于数据科学与工程领域中的曲线拟合问题。 根据提供的多组(x,y)数据，采用最小二乘法对数据进行拟合，得到指定阶次的多项式形式为f(x)=a0+a1*x+a2*x^+.....an*x^n。其中，多项式的阶次由用户指定。代码使用Python脚本语言和C/C++语言编写，并封装成函数以便直接调用。每段代码逻辑清晰且配有详细注释，便于初学者理解。此外还附有测试数据案例供参考。
     
  • 曲线拟合C语言代码（最小二乘法）.zip_多项式拟合_最小二乘法
    优质
    本资源提供了一个用C语言编写的程序，用于实现基于最小二乘法原理的多项式曲线拟合。通过此代码，用户能够有效地对给定数据点进行多项式拟合分析，并以.zip文件的形式打包了所有必需的源文件与示例数据集，便于下载和测试。 使用最小二乘法多项式进行曲线拟合以实现插值。
     
  • C语言中的最小二乘法多项式拟合
    优质
    本文介绍了如何在C语言编程环境中实现最小二乘法进行多项式数据拟合的技术和方法，包括算法原理及代码示例。 使用C语言实现多项式的拟合，并采用最小二乘法进行计算。数据精度要求达到e-13的数量级，拟合循环的最大次数设定为50次。与之相比，Matlab的默认精度是e-9。
     
  • 最小二乘法原理及多项式拟合.doc
    优质
    本文档介绍了最小二乘法的基本原理及其在多项式拟合中的应用，探讨了如何通过该方法来求解数据的最佳拟合曲线。 一元二次回归方程的计算方法通常采用最小二乘法进行回归分析。这里分享一下收集的相关资料，希望能帮助大家理解如何使用最小二乘法来进行回归分析。通过这种方法可以有效地求解一元二次方程中的参数估计值。
     
  • 用C#语言实现一元线性回归的最小二乘法
    优质
    本文章介绍了如何使用C#编程语言来实现一元线性回归分析中的最小二乘法，旨在帮助开发者理解和应用统计学方法解决实际问题。通过详细的代码示例和解释，读者可以轻松掌握该算法的应用与原理。 实现一元线性回归的最小二乘法可以使用C#语言来完成。这种方法适用于数据分析和预测模型构建等领域，通过数学方法找到最佳拟合直线以描述两个变量之间的关系。在C#中编写相关代码时，可以通过计算给定数据点集的斜率和截距来实现这一目标，进而应用最小二乘法原理进行回归分析。
     
  • 最小二乘法下的多元回归与残差分析
    优质
    本课程介绍在最小二乘框架下进行多元线性回归的方法及其原理，并探讨如何通过残差分析评估模型的有效性和准确性。 多元回归-最小二乘法-残差分析笔记 一. 多元线性回归模型的假设 进行经典的多元线性回归模型需要满足以下六个前提条件： 1、因变量Y与自变量X1，X2，…，Xk之间的关系为线性的。 2、自变量（X1，X2，…，Xk）不是随机的，并且任意两个或多个自变量之间不存在精确的线性相关性。 3、给定所有自变量条件下残差ε的期望值为0：E(ε| X1, X2,..., Xk) = 0。 4、对于所有的观察值，残差项方差保持不变：E(εi^2)=σε^2。 5、不同观测点之间的残差不相关：当j≠i时，E（εi εj）=0。 6、每个残差都服从正态分布。 二. 计量经济学中的普通最小二乘法（OLS）需要满足的四个基本假设条件： 这里对原文进行了简化和重述，并未引入新的信息或联系方式。
     
  • 偏最小二乘法与偏最小二乘回归_plsr_偏最小二乘法
    优质
    本文章讲解了偏最小二乘法（PLS）及其在多元数据分析中的应用，重点介绍了偏最小二乘回归(PLSR)技术，并探讨其原理和实际操作。 MATLAB偏最小二乘法的实现，文件夹内包含可用的数据。
     
  • 主成分回归与偏最小二乘回归
    优质
    简介：主成分回归和偏最小二乘回归是多元统计分析中用于处理多重共线性和高维度数据的两种方法。它们通过降维技术来简化复杂模型，提高预测准确性。 MATLAB可以直接替换数据进行运行。主成分回归分析（Principal Component Regression, PCR）是一种多元回归分析方法，旨在解决自变量之间存在的多重共线性问题。