C语言实现多元线性回归与预测的代码示例

本文档详细介绍了如何使用C语言实现多变量线性回归的程序。该程序的核心步骤包括以下几个部分： 1. 输入与数据结构： - 输入数据采用二维数组的形式，表示待预测样本的数据集，每行代表一个样本，每列代表一个特征。MAXSIZE100定义了数据的最大容量。 2. 系数计算： - 程序中定义了一个名为`huiguifangcheng`的函数，用于对输入的样本数据进行预处理，可能涉及特征缩放、归一化等步骤，然后通过这些处理后的数据来计算线性回归的系数数组。这一步对于得到准确的模型至关重要，因为它影响着模型的拟合效果。 3. 线性方程求解： - 使用Gauss消元法，这是一种数值线性代数中的算法，用于求解线性方程组。`LinearEquations`函数接收一个`data`二维数组，其中包含了系数矩阵，以及`count`表示变量数量（包括截距项）。通过逐步消元的方式，将系统转换成阶梯形矩阵或简化行阶梯形矩阵，进而求解线性方程组。 4. 输出与检验： - `yuce`函数负责输出回归线性方程模型，通常会显示回归线的斜率、截距以及模型的整体性能指标，如决定系数（R²）等。同时，它还用于检验模型的拟合效果，如查看残差分析、查看是否过拟合或欠拟合等问题。 5. 预测功能： - 在程序中，`yuce`函数除了输出模型，还被用于对新的数据点进行预测。通过已求得的线性方程，可以将新数据的特征向量代入模型，得到预测值。 总结来说，这个C语言程序是线性回归算法在实际编程中的应用实例，涵盖了数据预处理、模型构建、求解和评估等关键步骤。通过阅读这段代码，读者可以理解线性回归的基本原理，并学习如何在C语言环境中实现这一经典机器学习模型。