用C语言实现稳健线性回归
时间: 2024-10-12 19:10:49 浏览: 13
在C语言中直接实现稳健线性回归通常需要依赖于数学库,如GNU Scientific Library (GSL)或者数值计算库。由于C语言不像MATLAB那样提供现成的稳健线性回归函数,因此我们手动编写算法可能会比较复杂。
以下是一个简化的例子,使用了GSL的矩阵操作功能来求解最小二乘法线性回归,如果需要稳健性,则可以添加额外的步骤,比如M-估计或Huber回归,但这超出了基础C语言的范围,更适用于高级数学库或机器学习框架(例如R、Python等)。
首先确保安装了GSL库,然后使用以下伪代码展示基本思路:
```c
#include <gsl/gsl_math.h>
#include <gsl/gsl_matrix.h>
// 假设X和y是已知的二维数组
double *X, *y;
size_t N;
// 初始化模型参数
double beta[2], residual_sum = 0;
// 简单最小二乘法
for (int i = 0; i < N; i++) {
double x = X[i];
double y_i = y[i];
double term = x - beta[0] - beta[1] * x; // 预测值减去观测值
residual_sum += term * term; // 残差平方和
beta[0] += (x * (y_i - beta[0] - beta[1] * x)) / N;
beta[1] += (y_i - beta[0] - beta[1] * x) / N;
}
// 平均残差平方根作为回归的评估
beta[0] /= N;
beta[1] /= N;
double rss = sqrt(residual_sum / (N - 2)); // 如果需要稳健性,这里可以改用M-估计或Huber损失函数
```
这个代码仅做演示,实际应用中你需要考虑数据预处理、异常值检测以及稳健统计方法的实现细节。
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