离散点拟合成直线C++

在C++中，可以使用最小二乘法来拟合离散点成直线。以下是一个简单的示例程序：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>

// 定义线性回归函数
void linearRegression(const std::vector<double>& x, const std::vector<double>& y, double& slope, double& intercept)
{
    int n = x.size();
    double sumX = 0.0, sumY = 0.0, sumXY = 0.0, sumXX = 0.0;

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

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

    slope = (sumXY - n * meanX * meanY) / (sumXX - n * meanX * meanX);
    intercept = meanY - slope * meanX;
}

int main()
{
    std::vector<double> x = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
    std::vector<double> y = {2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0};

    double slope, intercept;
    linearRegression(x, y, slope, intercept);

    std::cout << "Slope: " << slope << std::endl;
    std::cout << "Intercept: " << intercept << std::endl;

    return 0;
}

在上面的示例中，我们定义了一个名为`linearRegression`的函数，它接受两个向量x和y作为输入，并通过最小二乘法计算出斜率（slope）和截距（intercept）。然后在主函数中，我们传入一些离散点的x和y值，调用该函数进行拟合，最后打印出斜率和截距的结果。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的错误处理和优化。