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最小二乘法汇总及源码合集.zip

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简介:
本资源包含最小二乘法相关理论概述、应用示例以及多种编程语言实现的源代码,适合学习和研究使用。 按照各种最小二乘法汇总内容,撰写了11个最小二乘的源代码。包括基本的、递推、遗忘因子、增益、广义、辅助等最小二乘法源代码。

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客服
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  • .zip
    优质
    本资源包含最小二乘法相关理论概述、应用示例以及多种编程语言实现的源代码,适合学习和研究使用。 按照各种最小二乘法汇总内容,撰写了11个最小二乘的源代码。包括基本的、递推、遗忘因子、增益、广义、辅助等最小二乘法源代码。
  • 的曲线拟
    优质
    本项目提供了一套基于最小二乘法进行曲线拟合的完整源代码实现,适用于数据分析与科学计算中常见的回归分析场景。 网上可以找到用于演示最小二乘法曲线拟合的程序。这些程序能够对任意数量的数据点进行曲线拟合,并允许用户选择多项式的次数。
  • 圆的.zip
    优质
    本资源提供了利用最小二乘法进行圆拟合的详细代码和说明文档,适用于数据点集的最佳圆拟合问题研究与应用。 在MATLAB中进行图像读取,并将其从一种颜色空间转换到另一种颜色空间,然后将彩色图像灰度化并二值化。接下来执行边缘检测操作,对不规则的圆形物体使用最小二乘法拟合圆心坐标和半径大小。最终目标是获取该非标准圆形对象的确切几何参数,即其圆心位置与直径尺寸。
  • 优质
    总体最小二乘算法是一种处理回归模型中自变量和因变量都存在观测误差的统计方法,适用于参数估计与系统辨识等领域。 通过应用TLS技术算法,实现了对方程组的精确快速求解。
  • 其MATLAB实现
    优质
    本文档全面总结了最小二乘法的基本原理和应用,并详细介绍了如何使用MATLAB进行最小二乘法的编程实现。 本段落对最小二乘法进行了总结,并使用MATLAB进行实现。通过具体的实例来讲解其应用过程和方法。
  • 的曲线拟(含
    优质
    本资料介绍并实现了最小二乘法在曲线拟合中的应用,并附有详细的源代码供读者参考和实践。 最小二乘法是一种在数学和工程领域广泛应用的优化技术,在数据分析和曲线拟合方面具有重要地位。“最小二乘法曲线拟合(源码)”程序旨在通过多项式函数逼近给定的数据点,帮助用户理解和实践该方法的基本原理。其核心思想是找到一组模型参数,使所有观测数据到该模型的距离平方和达到最小值。在进行曲线拟合时,通常采用的形式为 \(y = a + bx + cx^2 + \dots + nx^n\) ,其中各系数 \(a, b, c, \dots, n\) 需要通过算法计算得出。 为了实现这一目标,需要确定多项式的次数。选择较高的次幂可以更精确地拟合数据点,但可能导致过拟合现象;相反,较低的次幂可能会导致欠拟合问题。因此,在实际应用中必须根据具体需求和数据分析特性来决定最佳的多项式阶数。 程序文件(如“LeastSquare_1610974814”)可能包含以下功能模块: - 数据输入:允许用户导入数据点或从外部文件加载。 - 多项式构造:按照指定次数生成相应的多项式结构。 - 最小二乘法计算:利用数值方法(如高斯消元、梯度下降等)求解最优参数值,使得误差平方和最小化。 - 结果输出与可视化展示:提供拟合后的系数信息,并通过图形库绘制数据点及拟合曲线。 掌握该技术不仅有助于深入理解数据内在规律,还能在信号处理、控制系统设计以及机器学习等领域中优化模型。分析源码能够帮助开发者更好地了解算法实现细节并应用于实际项目当中。
  • MLS.rar_MLS___MATLAB
    优质
    本资源提供了关于MATLAB环境下实现最小二乘法(MLS)的相关内容和代码示例,适用于数据分析与科学计算。 移动最小二乘法程序可以使用MATLAB编写成可以直接调用的函数形式。
  • 的MATLAB
    优质
    本简介提供了一段用于实现偏最小二乘法的MATLAB完整算法代码,适用于数据分析和建模中变量间多重共线性问题的解决。 pretreat.m, pretreat.m, opls.m, oscfearn.m, loscwold.m, ks.m, pls.m, Idapinv.m, plslda.m, lecr.m, plscv.m, plsidacv.m, lplscv.m, plsldacv.m, ecrcv.m, plsdcv.m, plsldadcv.m, plsmccv.m, plsldamccv.m, mcs.m inside pls.m or plslda., minside pls.m or plslda.m Imcuvepls.m, mcuveplslda.m carspls.m, carsplalda.m randomfrog.pls.m, randomfrog.plsida. ml irf.ms pa.m mwpls.m phadia.m iriv.vcn.m.