曲线拟合的最小二乘法

最新推荐文章于 2023-08-16 17:36:44 发布

kill bert

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分类专栏：计算方法文章标签：最小二乘法

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x=[-1 -0.75 -0.50 -0.25 0 0.25 0.50 0.75 1.00]';
y=[-0.2209 0.3295 0.8826 1.4392 2.0003 2.5645 3.1334 3.7061 4.2836]';
A=polyfit(x,y,2);
plot(x,y,'*');
hold on
x1=-1:0.01:1;
y1=polyval(A,x1);
plot(x1,y1)

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曲线拟合最小二乘法对数c语言实现,基于最小二乘法的曲线拟合

weixin_32562973的博客

05-22

3052

摘要：本文介绍曲线拟合法的基本原理，利用用最小二乘法分别确定线性曲线、多项式、指数曲线的函数模型，并对模型的各个参数进行求解。并用Matlab编制程序，对样本数据进行指数拟合与仿真。关键词：曲线拟合；最小二乘法；matlab；仿真根据有限的离散测量点进行曲线拟合是工程实践中经常遇到的问题。曲线拟合是用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组函数关系的一种数据处理方法。传统的曲线拟合方法是用解析表达式...

曲线拟合最小二乘法优缺点_最小二乘法多项式曲线拟合原理与实现（转）

weixin_39637059的博客

12-21

1667

概念最小二乘法多项式曲线拟合，根据给定的m个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点，而是曲线y=f(x)的近似曲线y= φ(x)。原理[原理部分由个人根据互联网上的资料进行总结，希望对大家能有用]给定数据点pi(xi,yi)，其中i=1,2,…,m。求近似曲线y= φ(x)。并且使得近似曲线与y=f(x)的偏差最小。近似曲线在点pi处的偏差δi= φ(xi)-y，i=1,2,...,m。常见的曲线拟...

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Java编写的用最小二乘拟合曲线（带图形）

04-29

java,数值计算,曲线拟合，最小二乘，带画图，程序中数据都是固定的如果想应用于其他数据可自行更改，很easy。

曲线拟合-最小二乘法

风高秋月白，雨霁晚霞红

07-26

753

线性最小二乘法 线性最小二乘法 曲线拟合：已知平面上一组横坐标互不相同的点，寻求一个函数，使其与所有数据点最为接近。拟合函数： f(x)=a1r1(x)+a2r2(x)+⋅⋅⋅+amrm(x)f(x)=a_{1}r_{1}(x)+a_{2}r_{2}(x)+\cdot\cdot\cdot+a_{m}r_{m}(x)f(x)=a1r1(x)+a2r2(x)+⋅⋅⋅+amrm(x) aka_{k}ak为待定系数， rk(x)r_{k}(x)rk(x)为实现选定的一组线性无关函数，比如：当你观察

曲线拟合 最小二乘法

qq_44370960的博客

10-20

764

引用百度百科数据拟合又称曲线拟合，俗称拉曲线，是一种把现有数据透过数学方法来代入一条数式的表示方式。科学和工程问题可以通过诸如采样、实验等方法获得若干离散的数据，根据这些数据，我们往往希望得到一个连续的函数（也就是曲线）或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合，这过程就叫做拟合(fitting)。 ...

曲线拟合最小二乘法

jxusthusiwen的专栏

12-09

710

Code: #include #include #include #include int main() { int i; float *a; float x[16] = {1,2,3,4,5,6,

【C++】线性拟合、指数曲线拟合的最小二乘法作业

blucod的博客

04-29

5907

文章目录曲线拟合的最小二乘法引入0 曲线拟合的最小二乘法 引入对于未知的函数y=f(x)y=f(x)y=f(x)，已知一些节点数据An(xi,yi)A_n(x_i,y_i)An(xi,yi)，希望构建函数y=g(x)y=g(x)y=g(x)逼近y=f(x)y=f(x)y=f(x)。在插值中，一般严格要求在每个插值节点处都没有偏差，都满足g(xi)=f(xi)g(x_i)=f(x_i)g(xi)=f(xi)；而有时候拟合时允许在节点处有偏差，但总的偏差应该尽可能得小。可以使偏差的绝

曲线拟合最小二乘法PPT教案学习.pptx

10-03

"曲线拟合最小二乘法" 曲线拟合是指寻找一条曲线，使得数据点均在离此曲线的上方或下方不远处。曲线拟合不同于函数插值问题，它不要求曲线通过所有已知点，而是要求得到的近似函数能反映数据的基本关系。在曲线...

MATLAB实现非线性曲线拟合最小二乘法.docx

10-30

总结来说，MATLAB中的非线性曲线拟合最小二乘法是通过构造误差平方和的目标函数，寻找最佳参数来拟合数据的一种方法。在实际操作中，结合问题背景选择合适的函数模型，运用MATLAB提供的工具进行计算和可视化，从而...

quxiannihe.rar_quxiannihe_曲线拟合_最小二乘法曲线拟合_最小二乘法曲线_最小二乘法曲线拟合

09-23

标题中的"quxiannihe.rar_quxiannihe_曲线拟合_最小二乘法曲线拟合_最小二乘法曲线_最小二乘法曲线拟合"可能是某个教程或案例的名称，它涵盖了关于最小二乘法曲线拟合的具体内容。描述中提到“希望大家浏览并下载”...

java实现一元、多元、对数、指数等拟合（最小二乘法拟合直线、曲线）

06-13

java实现一元、多元、对数、指数等拟合（最小二乘法拟合直线、曲线）

【计算方法】曲线拟合-最小二乘拟合

weixin_45720246的博客

05-07

3955

曲线拟合 综述为什么要曲线拟合呢。由于我们的数据总归是有限的，我们无法做到我们的模拟出来的数据满足每个点，因而我们需要做的是拟合出这样一条曲线，使它的代价最小即可。其实这和机器学习很像，该拟合也可以用正规方程来解的。误差分析公式推导而在运用来求拟合直线时，我们可以这么看待公式指数函数的拟合这里指数函数的底数默认为e 在处理如y=Ceax形式的指数时，我们可以取对数，将式子写作lny=ax+lnc，那么我们令Y=lny，b=lnc即可写作拟合直线的式子Y=ax+b，这是再将我们的数据进行线性

曲线拟合——最小二乘法（ Ordinary Least Square，OLS）

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llittleSun的博客

03-21

12万+

文章目录前言一、曲线拟合是什么？二、最小二乘法是什么？三、求解最小二乘法（包含数学推导过程）四、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习最基础的内容：最小二乘法。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、曲线拟合是什么？ 曲线拟合也就是求一条曲线,使数据点均在离此曲线的上方或下方不远处, 它既能反映数据的总体分布,又不至于出现局部较大的波动, 能反映被逼近函数的特性,使求得的逼近函数与

可行加权最小二乘法_利用加权最小二乘法来进行标准曲线的

weixin_39634022的博客

12-20

494

396525157492898145其中，x和y是样本平均值；求和2516595即，x=AVERAGE(knownx's)，y=AVERAGE(known_y's)。求平均5计数5斜率SLOPE()斜率m=0.5截距INTERCEPT()截距b=0.5相关系数CORREL()相关系数r=1一元幂函数/指数函数回归原始xx=LN(x)y0.15-1.897124.49640.40-0...

【数值分析】曲线拟合的最小二乘法

qq_42053235的博客

08-16

911

参考书：《数值分析》第五版李庆扬思路：令拟合值与实际值的误差平方和的导数为0。

最小二乘法进行曲线拟合

hanmingjunv5的博客

05-26

2万+

工作需求，这里记录一下数值插值和数值分析方面的算法，希望和大家一起进步。 曲线拟合的最小二乘定义求一条曲线,使数据点均在离此曲线的上方或下方不远处,所求的曲线称为拟合曲线,它既能反映数据的总体分布,又不至于出现局部较大的波动,更能反映被逼近函数的特性,使求得的逼近函数与已知函数从总体上来说其偏差按某种方法度量达到最小,这就是最小二乘法. 与函数插值不同，曲线拟合不要求曲线通过所有已知点，而是要求得到的近似函数能反映数据的基本关系，在某种意义上,曲线拟合更有实用价值. 已知离散观测数据点f(x):(x0

最小二乘法曲线拟合

Ramble Over The Cloud~

07-29

2万+

最小二乘法曲线拟合以及Matlab实现在实际工程中，我们常会遇到这种问题：已知一组点的横纵坐标，需要绘制出一条尽可能逼近这些点的曲线（或直线），以进行进一步进行加工或者分析两个变量之间的相互关系。而获取这个曲线方程的过程就是曲线拟合。目录 最小二乘法直线拟合原理 曲线拟合 Matlab实现代码 最小二乘法直线线拟合原理首先，我们从曲线拟合的最简单情况——直线拟合来引入问题。如果待拟合点集近似排列在一条直线上时，我们可以设直线y=ax+by=ax+by=ax+b为其拟合方程，系数A=[...

插值与拟合 (二) ： 曲线拟合的线性最小二乘法

冷月无声的博客

04-25

1万+

1 线性最小二乘法 曲线拟合问题的提法是，已知一组（二维）数据，即平面上的n个点 , 互不相同，寻求一个函数（曲线），使在某种准则下与所有数据点最为接近，即曲线拟合得最好。最小二乘准则系数的确定 1.2 函数的选取常用的拟合曲线：直线、duo 已知一组数据，用什么样的曲线拟合最好，可以在直观判断的基础上，选几种曲线分别拟...

最小二乘法多项式曲线拟合原理与实现（数学公式详细推导，代码方面详细注释）

一碗竹叶青的博客

09-03

5万+

最小二乘法概念： 最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法 推导过程给定函数y=f(x)，在点x1x1x_1,x2x2x_2, x3x3x_3 ,,,,xnxnx_n 处的函数值y1y1y_1，y2y2y_2，y3y3y_3，，，...

曲线拟合最小二乘法matlab