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math.h里的三角函数用的单位是弧度,你貌似错在这里。
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从键盘输入一个角度值,求出该角度的正弦值、余弦值和正切值。
对应幂指数函数的拟合,通过指数转换,就可以直接使用regress多元线性回归函数,求得其斜率k。
需要使用的朋友随便改几个地方(例如变量名等)就可以用在自己的应用程序中了。在这里给出拟合直线Y=a0+a1X 以及Y=aX的例子。首先是关于最小二乘法的数学基础,就不多说了,无非就是求偏导之类的。
你先把最少二乘法的原理搞懂吧,其实最少二乘法不难得。你可以自己推到,不过这些经典的方法,都有现成公式的了。拿本书找出公式,也就是几个矩阵的运算,把你的数据带进去就直接算得出了。
已知一些点,十个左右吧 拟合一个三角函数并画出图形,我要程序 数据各位大哥大姐自己弄也行 (好弄),用最小二乘法。
1、曲线拟合,简单来说,是指以近似的方法用一条曲线逼近一组数据点。逼近的方法最常用的事最小二乘法,当然也有其他方法。
2、首先,谁都不能根据仅有的数据集来断定这就是什么曲线。我们只能通过对数据观察推测可能会符合什么形式的曲线。已知10个数据点的训练集,可以采用多项式拟合的办法来做,但是不建议使用C语言来实现。
3、不建议使用C语言来实现曲线拟合。这种数学问题用matlab很容易就可以解决,c语言写要麻烦的多的多。比如你采用最小二乘法的话,你需要自己用c语言写很多矩阵运算。
4、通过一些点拟合出一条直线。参数:pt_input指向传入的点的指针。ptNumbers传入的点数量。k指向拟合直线参数k的指针。b指向拟合直线参数b的指针。
通过一些点拟合出一条直线。参数:pt_input指向传入的点的指针。ptNumbers传入的点数量。k指向拟合直线参数k的指针。b指向拟合直线参数b的指针。
用多重循环,遍历每个未知数的整数值(从0到9),当方程两边相等时,此时的所有循环变量值就是一组解。
曲线拟合,简单来说,是指以近似的方法用一条曲线逼近一组数据点。逼近的方法最常用的事最小二乘法,当然也有其他方法。
拟合直线之后会有一个拟合结果表,在这个表里有直线的方程,斜率值(slop),截距值(intercept),以及这些值的误差(error),和拟合结果的r^2(越接近于1,表明拟合结果越好)。
这与几阶多项式无关,关键是用什么方法拟合。如果只有33个数据点,解一族线性方程就可以了,如果有很多组数据,就用最小而乘法,步骤略微多一些。看看计算方法的书就任意操作了。