用c语言实现一维线性回归 不用浮点数

你好！要用C语言实现一维线性回归，可以使用整数类型进行计算，而不使用浮点数。这可以通过将浮点数转换为整数来实现，或者使用整数运算进行估计。以下是一个简单的例子来说明这个过程：

#include <stdio.h>

// 定义训练数据
int x[] = {1, 2, 3, 4, 5}; // 自变量 x
int y[] = {3, 5, 7, 9, 11}; // 因变量 y

// 计算线性回归的斜率和截距
void linearRegression(int* x, int* y, int n, int* slope, int* intercept) {
    int sum_x = 0, sum_y = 0, sum_xy = 0, sum_xx = 0;

    // 计算各项和
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        sum_x += x[i];
        sum_y += y[i];
        sum_xy += x[i] * y[i];
        sum_xx += x[i] * x[i];
    }

    // 计算斜率和截距
    *slope = (n * sum_xy - sum_x * sum_y) / (n * sum_xx - sum_x * sum_x);
    *intercept = (sum_y - (*slope) * sum_x) / n;
}

int main() {
    int slope, intercept;
    int n = sizeof(x) / sizeof(x[0]); // 计算数据点的个数

    // 计算线性回归
    linearRegression(x, y, n, &slope, &intercept);

    printf("斜率： %d\n", slope);
    printf("截距： %d\n", intercept);

    return 0;
}

在这个示例中，我们定义了一组训练数据 `x` 和 `y`，然后使用 `linearRegression` 函数计算线性回归的斜率和截距。最后，我们在 `main` 函数中打印出结果。

请注意，这个例子仅仅是一个简单的示例，可能无法处理更复杂的情况。如果需要更高精度的计算，可能需要使用其他的方法或者数据结构来处理。