最小二乘法实现直线拟合的原理和方法。C++程序示例。

C语言数据分析最小二乘法拟合.cpp

数值计算方法当中的，用最小二乘法求线性方程组，函数以及方法

C++写的小程序 做实验是可以用来做直线拟合 算线性误差 灵敏度等 已经包含源代码 C++写的小程序 做实验是可以用来做直线拟合 算线性误差 灵敏度等 已经包含源代码

matlab 偏最小二乘法代码偏最小二乘法 (PLS)、基于核的潜在结构正交投影 (K-OPLS) 和基于 NIPALS 的 OPLS 基于Yi Cao实现的PLS回归算法： 基于 的 K-OPLS 回归算法。 基于 R 包的 OPLS 实现，使用 NIPALS 分解循环。 安装 $ npm i ml-pls 用法 import PLS from 'ml-pls' ; var X = [ [ 0.1 , 0.02 ] , [ 0.25 , 1.01 ] , [ 0.95 , 0.01 ] , [ 1.01 , 0.96 ] , ] ; var Y = [ [ 1 , 0 ] , [ 1 , 0 ] , [ 1 , 0 ] , [ 0 , 1 ] , ] ; var options = { latentVectors : 10 , tolerance : 1e-4 , } ; var pls = new PLS ( options ) ; pls . train ( X , Y ) ; // assuming that you created Xtrain, Xtest, Ytrain,

句法： P = polyfix(xi,yi,x0,y0,m) 此函数拟合通过 (x0, y0) 固定点的多项式。 (xi, yi) 是要拟合的数据点。 它将给出 P = [P1,P2,P3,...,Pm,Pm+1] 的结果向量，对应于以下多项式： y = P1 x^m + P2 x^(m-1) + ,..., + Pm x + Pm+1 请注意 xi 和 yi 必须是一维向量。 此版本尚不支持多维数据。

程序中比较复杂的部分一个是傅里叶级数展开的方程组生成—通过源数据作最小二乘拟合；另一个是用高斯消元法解这个方程组，得到傅里叶级数的系数。

使用C#的Mathnet类库实现最小二乘法非线性拟合 作者:linbor tinka

采用C#语言，利用最小二乘法算法对二元多次曲线系数拟合

递推最小二乘法 原理 过程 以及推导