用C 语言实现的曲线拟合的最小二乘法 y 68 67。1 66.4 65。6 64。6 61。8 61。0 60。8 60.4 60 试验要求:利用曲线拟合的线性最小二乘法求被逼近函数f(x)在点x=55处的近似值,并画 出实验数据和直线。 编写代码: #include〈stdio.h> #include<stdlib.h> #include<graphics.h〉 double qiuhe1(do...
线性拟合C语言算法最小二乘法拟合一条直线(C语言代码) #include<stdio.h> #define N 10//N为要拟合的数据的个数 float X[10] = {1.9,0.8,1.1,0.1,-0.1,4.4,4.6,1.6,5.5,3.4}; float Y[10] = {0.7,-1.0,-0.2,-1.2,-0.1,3.4,0.0,0.8,3.7,2.0}; float K=0;//拟合直线的斜率 float R=0;...
最小二乘法拟合一条直线(C语言代码) #include #define N 9 //N为要拟合的数据的个数 float X[9] = {1,1.477,1.778,2,2.176,2.301,2.398,2.477,2.638}; float Y[9] = {7.55,8.02,8.41,8.64,8.75,8.79,8.81,8.83,8.87}; float K=0; //拟合直线的斜率 float R=0; //拟合直线的截距 float x_...
1、最小二乘法拟合一条直线(C语言代码)#include#define N 10/N为要拟合的数据的个数float X10 = 1.9,0.8,1.1,0.1,-0.1,4.4,4.6,1.6,5.5,3.4;float Y10 = 0.7,-1.0,-0.2,-1.2,-0.1,3.4,0.0,0.8,3.7,2.0;float K=0;/拟合直线的斜率float R=0;/拟合直线的截距float x_sum_average=0;/数组 XN...
线性拟合C语言算法最小二乘法拟合一条直线(C语言代码) #include<stdio.h> #define N 10//N为要拟合的数据的个数 float X[10] = {1.9,0.8,1.1,0.1,-0.1,4.4,4.6,1.6,5.5,3.4}; float Y[10] = {0.7,-1.0,-0.2,-1.2,-0.1,3.4,0.0,0.8,3.7,2.0}; float K=0;//拟合直线的斜率 float R=0;...
在C语言中,可以通过最小二乘法来实现线性拟合。 最小二乘法是一种最小化误差平方和的方法,可以用来拟合一组数据点到一个线性函数的曲线。假设我们有一组数据点(x1, y1),(x2, y2)...(xn, yn),我们的目标是找到一条直线y = a0 + a1x,使得这些点到直线的距离的平方和最小。 具体的实现步骤如下: ...
拟合float线性算法sumsqure 最小二乘法拟合一条直线(C语言代码)#include#defineN10//N为要拟合的数据的个数floatX[10]={1.9,0.8,1.1,0.1,-0.1,4.4,4.6,1.6,5.5,3.4};floatY[10]={0.7,-1.0,-0.2,-1.2,-0.1,3.4,0.0,0.8,3.7,2.0};floatK=0;//拟合直线的斜率floatR=0;//拟合直线的截距floatx_sum...
最小二乘法拟合一条直线(C语言代码) #includestdio.h #define N 9???//N为要拟合的数据的个数 ? float X[9] = {1,1.477,1.778,2,2.176,2.301,2.398,2.477,2.638}; float Y[9] = {7.55,8.02,8.41,8.64,8.75,8.79,8.81,8.83,8.87}; float K=0;???//拟合直线的斜率 float R=0;???//拟合...
最小二乘法拟合一条直线(C语言代码) #include<>#defineN10 //N为要拟合的数据的个数 floatX[10]={,,,-,,,};floatY[10]={,-,-,-,-,,,};floatK=0; //拟合直线的斜率floatR=0; //拟合直线的截距floatx_sum_average=0; //数组X[N]个元素求和并求平均值floaty_sum_average=0; //数组Y[N]...
拟合的代码: importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.metricsimportmean_absolute_error# synthesis score regressiondefregression_s(product_name):data...