最小二乘法的曲線擬合

最小二乘法的曲線擬合

bool cdatadistillview::leastdoublemultiplication(long *px, long *py, 

long m, long n, double *result, double &warp)
for(i = 0; i < m; i++)
z = 0;
b[0] = 1;
d1 = n;
p = 0;
c = 0;
for(i = 0; i < n; i++)
c = c / d1;
p = p / d1;
result[0] = c * b[0];
if(m > 1)
c = c / d2;
p = g / d2;
q = d2 / d1;
d1 = d2;
result[1] = c * t[1];
result[0] = c * t[0] + result[0];
} for(j = 2; j < m; j++)
}s[0] = -p * t[0] - q * b[0];
d2 = 0;
c = 0;
g = 0;
for(i = 0; i < n; i++)
d2 = d2 + q * q;
c = py[i] * q + c;
g = (px[i] - z) * q * q + g;
} c = c / d2;
p = g / d2;
q = d2 / d1;
d1 = d2;
result[j] = c * s[j];
t[j] = s[j];
for(k = j - 1;k >= 0;k--)
}warp = 0;
double dt;
for(i = 0; i < n; i++) 
dt = q - py[i]; 
warp = warp + dt * dt; 
} delete b;
delete t;
delete s;
return true;
}

最小二乘法曲線擬合

設有如下實驗資料x1 2345 6789 1011 1213 141516y 46.4 88.8 9.22 9.59.7 9.86 1010.2 10.32 10.42 10.5 10.55 10.58 10.60 試用最小二乘法多次 1到5次 多項式曲線擬合以上資料。import numpy as...

最小二乘法曲線擬合

在實際工程中，我們常會遇到這種問題 已知一組點的橫縱座標，需要繪製出一條盡可能逼近這些點的曲線 或直線 以進行進一步進行加工或者分析兩個變數之間的相互關係。而獲取這個曲線方程的過程就是曲線擬合。首先，我們從曲線擬合的最簡單情況 直線擬合來引入問題。如果待擬合點集近似排列在一條直線上時，我們可以設直線...

（C ）曲線擬合的最小二乘法

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