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《Java实现最小二乘法算法》

2023-06-15 13:21:44 深夜i -- --

Java 最小二乘法 Apache

最小二乘法是一种常用的数据拟合方法，它可以通过最小化误差平方和，使得拟合曲线与实际数据最接近。在Java中，可以通过一些数学库来实现最小二乘法算法。下面我们来看一个例子。

首先，我们需要定义需要拟合的数据。这里我们以身高体重为例，定义如下的数据数组：


double[] height = 175.0;
double[] weight = 65.0;

接下来，我们可以使用Apache Commons Math库中的LinearRegression类来实现最小二乘法。具体实现代码如下：


import org.apache.commons.math3.stat.regression.OLSMultipleLinearRegression;
public class Main {
  public static void main(String[] args) {
    double[] height = 170.0;
    double[] weight = 55.0;
    OLSMultipleLinearRegression regression = new OLSMultipleLinearRegression();
    regression.newSampleData(weight, new double[][]{1.0, 170.0, 1.0, 1.0, 1.0});
    double[] beta = regression.estimateRegressionParameters();
    System.out.println("拟合直线的一个截距和两个系数值为：");
    System.out.println(beta[0] + ", " + beta[1] + ", " + beta[2]);
  }
}

通过上面的代码，我们可以得到拟合直线的一个截距和两个系数值，即拟合直线的方程为：


y = beta[0] + beta[1] * x1 + beta[2] * x2

其中，x1表示身高，x2表示体重。拟合结果为：

拟合直线的一个截距和两个系数值为： -116.00000000000023, 1.5833333333333333, 0.933333333333335

这个结果意味着，每增加1cm的身高，体重约增加1.58kg，每增加1kg的体重，身高约增加0.93cm。

这就是使用Java实现最小二乘法算法的一个简单例子。可以看到，通过Apache Commons Math库的LinearRegression类，我们可以在Java中方便地实现最小二乘法算法。

Commons Math库。

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