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C++代碼:用 C++ 實(shí)現(xiàn)線性擬合

開發(fā) 前端
在C++中,我們可以使用最小二乘法來實(shí)現(xiàn)線性擬合,最小二乘法是一種通過最小化殘差平方和來擬合數(shù)據(jù)的方法。

線性擬合是一種常見的數(shù)據(jù)分析方法,用于找到一條最佳擬合直線來描述數(shù)據(jù)點(diǎn)的趨勢。在C++中,我們可以使用最小二乘法來實(shí)現(xiàn)線性擬合。最小二乘法是一種通過最小化殘差平方和來擬合數(shù)據(jù)的方法。

最小二乘法

最小二乘法是一種常用的擬合方法,它通過最小化實(shí)際觀測值與擬合值之間的殘差平方和來確定擬合直線的參數(shù)。在線性擬合中,我們假設(shè)擬合直線的公式為y = kx + b,其中k是斜率,b是截距。

1. 程序概述

我們的目標(biāo)是編寫一個程序,可以接受一組數(shù)據(jù)點(diǎn)作為輸入,并使用最小二乘法來擬合一條直線。最小二乘法是一種常用的擬合方法,它通過最小化數(shù)據(jù)點(diǎn)到擬合直線的垂直距離的平方和來確定最佳擬合直線的參數(shù)。

2. 程序?qū)崿F(xiàn)

(1) 數(shù)據(jù)輸入

我們首先需要定義一個結(jié)構(gòu)體來存儲數(shù)據(jù)點(diǎn)的x和y坐標(biāo):

struct DataPoint {
    double x;
    double y;
};

然后,我們可以使用一個向量來存儲所有的數(shù)據(jù)點(diǎn):

std::vector<DataPoint> dataPoints;

用戶可以通過鍵盤輸入或從文件中讀取數(shù)據(jù)點(diǎn),并將它們存儲在dataPoints向量中。

(2) 最小二乘法計算

接下來,我們需要實(shí)現(xiàn)最小二乘法的計算過程。我們可以定義一個函數(shù)leastSquares來執(zhí)行計算,并將擬合直線的斜率和截距作為輸出參數(shù):

void leastSquares(const std::vector<DataPoint>& dataPoints, double& slope, double& intercept) {
    // 計算斜率和截距
    // ...
}

在函數(shù)內(nèi)部,我們可以使用最小二乘法的公式來計算斜率和截距。具體的計算過程可以參考相關(guān)的數(shù)學(xué)資料[1]。

(3) 結(jié)果輸出

最后,我們可以將擬合直線的斜率和截距輸出到屏幕上:

std::cout << "擬合直線的方程為: y = " << slope << "x + " << intercept << std::endl;

簡單示例

假設(shè)我們有一組散點(diǎn)數(shù)據(jù):

P1(1, 3)
P2(2, 5)
P3(3, 7)
P4(4, 9)
P5(5, 11)
P6(6,13 )
P7(7, 15)
P8(8, 17)
P9(9, 19)

我們希望用一條直線來擬合這些數(shù)據(jù)點(diǎn),我們可以通過數(shù)學(xué)方法得到擬合直線的表達(dá)式為y = 2x + 1。

現(xiàn)在讓我們使用C++來實(shí)現(xiàn)這個線性擬合的程序。

代碼案例:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <numeric>

using Parameter = struct {
    double k; // 斜率
    double b; // 截距
};

// 最小二乘法計算過程
bool LeastSquares(std::vector<double>& X, std::vector<double>& Y, Parameter& param)
{
    if (X.empty() || Y.empty())
        return false;

    int n = X.size();
    double sumX = std::accumulate(X.begin(), X.end(), 0.0);
    double sumY = std::accumulate(Y.begin(), Y.end(), 0.0);
    double sumXY = 0.0;
    double sumX2 = 0.0;

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        sumXY += X[i] * Y[i];
        sumX2 += X[i] * X[i];
    }

    double meanX = sumX / n;
    double meanY = sumY / n;

    param.k = (sumXY - n * meanX * meanY) / (sumX2 - n * meanX * meanX);
    param.b = meanY - param.k * meanX;

    return true;
}

int main()
{
    std::vector<double> X = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
    std::vector<double> Y = {3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19};
    Parameter param;

    if (LeastSquares(X, Y, param)) {
        std::cout << "擬合直線的方程為: y = " << param.k << "x + " << param.b << std::endl;
    } else {
        std::cout << "擬合失敗" << std::endl;
    }

    return 0;
}
責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 鯊魚編程
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