C# 四参数曲线回归算法

C# 中可以使用 MathNet.Numerics 库中的 NonlinearRegression 类来进行四参数曲线回归。

首先，需要安装 MathNet.Numerics 库，可以在 NuGet 包管理器中搜索并安装。

然后，可以使用以下代码进行四参数曲线回归：

using MathNet.Numerics;
using MathNet.Numerics.LinearRegression;

// 定义四参数曲线函数
Func<double, double> fourParamFunc = x => params[0] + (params[1] - params[0]) / (1 + Math.Pow(x / params[2], params[3]));

// 定义数据点
double[] xs = { 0.1, 0.5, 1, 2, 5 };
double[] ys = { 0.02, 0.17, 0.42, 0.96, 2.66 };

// 定义起始参数值
double[] initialParams = { 0, 3, 1, 1 };

// 进行四参数曲线回归
Tuple<double[], double[]> parameters = NonlinearRegression.LevenbergMarquardt(fourParamFunc, xs, ys, initialParams);

// 输出结果
double[] fittedParams = parameters.Item1;
Console.WriteLine($"a: {fittedParams[0]}, b: {fittedParams[1]}, c: {fittedParams[2]}, d: {fittedParams[3]}");

其中，fourParamFunc 是定义的四参数曲线函数，xs 和 ys 是数据点的 x 和 y 值，initialParams 是起始参数值，NonlinearRegression.LevenbergMarquardt 方法可以进行四参数曲线回归，返回一个包含拟合参数和残差的 Tuple 对象，可以通过 Item1 获取拟合参数。