本文主要是介绍拟合曲线，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
最佳拟合直线
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题目描述
在很多情况下，天文观测得到的数据是一组包含很大数量的序列点图象，每一点用x值和y值定义。这就可能需要画一条通过这些点的最佳拟合曲线。
为了避免只对个别数据分析，需要进行最佳曲线拟合。考虑N个数据点，它们的坐标是(X1,Y1)，(X2,Y2)...，(XN,YN)。假设这些值中的X是严格的精确值，Y的值是测量值(含有一些误差)。
对于一个给定的X，如X1，对应的值Y1与曲线C上对应的Y值将存在一个差值。我们用D1表示这个差值，有时我们也称这个差值为偏差、误差或残差，它可能是正、负或零。类似的，X2...，XN，对应的差值为D2，....，DN。
我们用D12 + D22 + ... + DN2 作为衡量曲线C拟合的“最佳”程度，这个值越小越好，越大则越不好。因此，我们做以下定义：任何一种类型的曲线，它们都有一个共同的特性，当ΣDi2最小时，称为最佳拟合曲线。注：∑指“取和”计算。 一条曲线具有这一特性时，称之为“最小二乘拟合”，这样的曲线称为“最小二乘曲线”。
本次的计算任务是拟合为一条直线，数学上称之为“线性回归”。“回归”一词看起来有点陌生，因为计算最佳曲线没什么好“回归”的，最好的术语就是“曲线似合”，在直线情况下就是“线性曲线拟合”。
你的任务是编写程序用最小二乘法计算出以下线性方程的系数(斜率a以及y轴的截距b)：
y = a*x + b (4.1)
a和b可以使用以下公式计算：
式中N是数据点的个数。注意，以上两式具有相同的分母，∑指逐项加法计算(取和)。∑x指对所有的x值求和，∑y指对所以的y值求和，∑(x^2)指对所有x的平方求和。∑xy指对所有的积xy进行取和计算。应注意，∑xy 与 ∑x*∑y是不相同的(“积的和”与“和的积”是不同的)，同样(∑x)^2与∑(x^2)也是不相同的(“和的平方”与“平方的和”是不相同的)。
输入
输出
示例输入
4 1 6 2 5 3 7 4 10
示例输出
1.400 3.500
提示
来源
#include<stdio.h>
#include<math.h>
int n;
double qiu(double *x)
{double s=0;for(int i=0;i<n;i++)s+=x[i];return s;
}
int main()
{double x[20],y[20],c[20],d[20],a1,b1,o;scanf("%d",&n);for(int i=0;i<n;i++){scanf("%lf%lf",&x[i],&y[i]);c[i]=x[i]*y[i];d[i]=x[i]*x[i];}a1=n*qiu(c)-qiu(x)*qiu(y);b1=qiu(y)*qiu(d)-qiu(x)*qiu(c);o=n*qiu(d)-pow(qiu(x),2);printf("%.3f\n",a1/o);printf("%.3f\n",b1/o);}这篇关于拟合曲线的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
