线性回归最小二乘算法 c#
时间: 2024-05-25 15:08:35 浏览: 12
线性回归最小二乘法是一种常用的回归分析方法,用于分析两个变量之间的关系,它可以用来预测一个因变量在给定自变量的情况下的取值。下面是使用C#实现最小二乘法的步骤:
1. 定义训练数据集:定义一个数组或列表,包含自变量和因变量的数据。
2. 求自变量和因变量的平均值:使用C#代码求出自变量和因变量的平均值。
3. 求自变量和因变量的偏差平方和:使用C#代码求出自变量和因变量的偏差平方和。
4. 求自变量和因变量的协方差:使用C#代码求出自变量和因变量的协方差。
5. 求斜率和截距:使用C#代码求出斜率和截距。
6. 输出结果:将斜率和截距输出。
下面是C#实现最小二乘法的代码示例:
```
double[] x = { 1, 2, 3, 4, 5 };
double[] y = { 2, 4, 6, 8, 10 };
double xAvg = x.Average();
double yAvg = y.Average();
double xDeviation = 0;
double yDeviation = 0;
double covariance = 0;
for (int i = 0; i < x.Length; i++)
{
xDeviation += Math.Pow(x[i] - xAvg, 2);
yDeviation += Math.Pow(y[i] - yAvg, 2);
covariance += (x[i] - xAvg) * (y[i] - yAvg);
}
double slope = covariance / xDeviation;
double intercept = yAvg - slope * xAvg;
Console.WriteLine("斜率为:" + slope);
Console.WriteLine("截距为:" + intercept);
```
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