我正在尝试对 2 个数据数组实现线性最小二乘法拟合:时间与振幅。到目前为止我知道的唯一技术是测试 (y = m*x+b) 中所有可能的 m 和 b 点,然后找出最适合我的数据的组合,使其误差最小。但是,我认为迭代这么多组合有时是无用的,因为它测试了所有内容。有什么技术可以加快我不知道的过程吗?谢谢。
最佳答案
试试这段代码。它使 y = mx + b
适合您的 (x,y) 数据。
linreg
的参数是
linreg(int n, REAL x[], REAL y[], REAL* b, REAL* m, REAL* r)
n = number of data points
x,y = arrays of data
*b = output intercept
*m = output slope
*r = output correlation coefficient (can be NULL if you don't want it)
成功返回值为0,失败返回值为!=0。
这是代码
#include "linreg.h"
#include <stdlib.h>
#include <math.h> /* math functions */
//#define REAL float
#define REAL double
inline static REAL sqr(REAL x) {
return x*x;
}
int linreg(int n, const REAL x[], const REAL y[], REAL* m, REAL* b, REAL* r){
REAL sumx = 0.0; /* sum of x */
REAL sumx2 = 0.0; /* sum of x**2 */
REAL sumxy = 0.0; /* sum of x * y */
REAL sumy = 0.0; /* sum of y */
REAL sumy2 = 0.0; /* sum of y**2 */
for (int i=0;i<n;i++){
sumx += x[i];
sumx2 += sqr(x[i]);
sumxy += x[i] * y[i];
sumy += y[i];
sumy2 += sqr(y[i]);
}
REAL denom = (n * sumx2 - sqr(sumx));
if (denom == 0) {
// singular matrix. can't solve the problem.
*m = 0;
*b = 0;
if (r) *r = 0;
return 1;
}
*m = (n * sumxy - sumx * sumy) / denom;
*b = (sumy * sumx2 - sumx * sumxy) / denom;
if (r!=NULL) {
*r = (sumxy - sumx * sumy / n) / /* compute correlation coeff */
sqrt((sumx2 - sqr(sumx)/n) *
(sumy2 - sqr(sumy)/n));
}
return 0;
}
例子
您可以运行 this example online .
int main()
{
int n = 6;
REAL x[6]= {1, 2, 4, 5, 10, 20};
REAL y[6]= {4, 6, 12, 15, 34, 68};
REAL m,b,r;
linreg(n,x,y,&m,&b,&r);
printf("m=%g b=%g r=%g\n",m,b,r);
return 0;
}
这是输出
m=3.43651 b=-0.888889 r=0.999192
这是 Excel 图和线性拟合(用于验证)。
所有值都与上面的 C 代码完全一致(注意 C 代码返回 r
而 Excel 返回 R**2
)。
关于c - C中快速高效的最小二乘拟合算法?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/5083465/