最小二乘法c++代码
时间: 2023-06-21 18:08:52 浏览: 74
下面是最小二乘法的 C++ 代码实现:
```cpp
#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
int main()
{
int n;
cout<<"输入数据组数:"<<endl;
cin>>n;
double x[n],y[n],a,b,sumx=0,sumy=0,sumxy=0,sumx2=0;
for(int i=0;i<n;i++)
{
cout<<"输入第"<<i+1<<"组数据:"<<endl;
cin>>x[i]>>y[i];
sumx+=x[i];
sumy+=y[i];
sumxy+=x[i]*y[i];
sumx2+=x[i]*x[i];
}
a=(n*sumxy-sumx*sumy)/(n*sumx2-sumx*sumx);
b=(sumy-a*sumx)/n;
cout<<"回归方程为: y="<<a<<"x+"<<b<<endl;
return 0;
}
```
该代码通过输入数据组数、每组数据的 x 和 y 值,计算出最小二乘法的回归方程 y = ax + b 的系数 a 和 b,并输出回归方程。
相关问题
最小二乘法C++代码
最小二乘法是一种常用的回归分析方法,用于拟合数据点到一个函数曲线的最佳拟合线。下面是一个简单的最小二乘法的C++代码示例:
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
// 最小二乘法函数
void leastSquares(const std::vector<double>& x, const std::vector<double>& y, double& a, double& b) {
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 avgX = sumX / n;
double avgY = sumY / n;
double numerator = sumXY - n * avgX * avgY;
double denominator = sumXX - n * avgX * avgX;
a = numerator / denominator;
b = avgY - a * avgX;
}
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 a, b;
leastSquares(x, y, a, b);
std::cout << "拟合直线方程为:y = " << a << "x + " << b << std::endl;
return 0;
}
```
这段代码实现了最小二乘法的函数`leastSquares`,通过传入x和y的数据点集合,计算出拟合直线的斜率a和截距b。在`main`函数中,我们给出了一个简单的示例数据集,然后调用`leastSquares`函数计算出拟合直线的参数,并输出结果。
最小二乘法 c++代码实现
以下是最小二乘法的 C 代码实现:
```c
#include <stdio.h>
// 求最小二乘法拟合直线的斜率和截距
void linear_regression(float *x, float *y, int n, float *slope, float *intercept) {
float sum_x = 0, sum_y = 0, sum_xy = 0, sum_xx = 0;
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];
}
*slope = (n * sum_xy - sum_x * sum_y) / (n * sum_xx - sum_x * sum_x);
*intercept = (sum_y - *slope * sum_x) / n;
}
int main() {
float x[5] = {1, 2, 3, 4, 5};
float y[5] = {2, 4, 5, 4, 5};
float slope, intercept;
linear_regression(x, y, 5, &slope, &intercept);
printf("斜率:%.2f,截距:%.2f\n", slope, intercept);
return 0;
}
```
这段代码用于求解拟合直线的斜率和截距。其中,`x` 和 `y` 分别是已知数据点的横坐标和纵坐标,`n` 是数据点的个数,`slope` 和 `intercept` 分别是拟合直线的斜率和截距。函数的实现过程中,首先计算出各种和,然后根据最小二乘法的公式求解斜率和截距。最后,将结果保存在 `slope` 和 `intercept` 中返回。在 `main` 函数中,我们将已知数据点的横坐标和纵坐标传递给 `linear_regression` 函数进行计算,并将结果打印输出。