能否提供一份C语言实现最小二乘法线性回归的代码示例？

当然可以。最小二乘法是一种常用的线性回归算法，用于估计因变量与自变量之间的线性关系。以下是简单的C语言实现最小二乘法线性回归的代码示例：

#include <stdio.h>
#include <math.h>

// 计算x的平方
double square(double x) {
    return x * x;
}

// 求解最小二乘法线性回归参数
void linear_regression(double x[], double y[], int n, double *m, double *b) {
    *m = (n * sum_product(x, y) - sum(x) * sum(y)) / (n * sum_square(x) - square(sum(x)));
    *b = (sum(y) - (*m) * sum(x)) / n;
}

// 辅助函数，计算数组元素之和
double sum(double arr[], int size) {
    double total = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        total += arr[i];
    }
    return total;
}

// 辅助函数，计算两个数组元素的乘积和
double sum_product(double x[], double y[], int size) {
    double product = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        product += x[i] * y[i];
    }
    return product;
}

// 主函数
int main() {
    double x[] = {1, 2, 3, 4, 5};
    double y[] = {2, 3, 4, 5, 6}; // 假设我们有自变量和因变量的数据
    int n = sizeof(x) / sizeof(x[0]);

    double m, b;
    linear_regression(x, y, n, &m, &b);

    printf("斜率 (m): %.2f\n", m);
    printf("截距 (b): %.2f\n", b);

    return 0;
}

这个程序首先定义了一些辅助函数来计算数组的和、乘积和以及平方，然后实现了`linear_regression`函数来求解线性回归的斜率和截距。在`main`函数中，我们提供了示例数据并打印出拟合的结果。