一元钱线性回归C语言实现

一元线性回归是一种常见的机器学习算法，用于建立一个自变量与因变量之间的线性关系模型。在C语言中，可以通过最小二乘法来实现一元线性回归。

以下是一元线性回归的C语言实现步骤：

1. 定义数据结构：首先，需要定义一个结构体来存储数据点的x和y坐标。例如：

typedef struct {
    double x;
    double y;
} DataPoint;

2. 收集数据：将需要进行回归分析的数据点收集起来，并存储在一个数组中。

DataPoint data[] = {
    {1.0, 2.0},
    {2.0, 3.0},
    {3.0, 4.0},
    // 更多数据点...
};
int numDataPoints = sizeof(data) / sizeof(DataPoint);

3. 计算回归系数：使用最小二乘法计算回归系数，即斜率和截距。假设回归方程为 y = mx + b，其中 m 为斜率，b 为截距。

double sumX = 0.0;
double sumY = 0.0;
double sumXY = 0.0;
double sumXX = 0.0;

for (int i = 0; i < numDataPoints; i++) {
    sumX += data[i].x;
    sumY += data[i].y;
    sumXY += data[i].x * data[i].y;
    sumXX += data[i].x * data[i].x;
}

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

double slope = (sumXY - numDataPoints * meanX * meanY) / (sumXX - numDataPoints * meanX * meanX);
double intercept = meanY - slope * meanX;

4. 输出结果：打印回归方程的斜率和截距。

printf("回归方程为：y = %.2fx + %.2f\n", slope, intercept);