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：

#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。