最小二乘法指数拟合,幂函数模型的最小二乘拟合

最小二乘法指数拟合,幂函数模型的最小二乘拟合

最小二乘法数据拟合设给定数据的方法就称为曲线拟合的最小二乘法。满足关系式(3)的函数称为上述最小二乘问题的最小二乘解。并且有结论：1)对于给定的函数表，使用最小二乘原理构造拟合曲线的方法称为最小二乘法，最小二乘法采用线性无关的函数组合来拟合给定的数据，常用的基函数有x的n次项，正弦函数，e指数函数。

最小二乘法指数拟合表达式

＋＾＋ 最小二乘法的拟合要研究两个定量变量如年龄和脂肪含量是否具有某种关系画散点图直观判断用回归直线代表试验数据的趋势用最小二乘法求得斜率和截距的估计值得到经验方程b0b1x2,3,4,5};y={1.2,2.7,5.3,7.1,8.5};w={2,1,1,3,1};}//线性拟合：x、y为已知的节点数据，w为权重数据，m为结点数voidLinearFitting(vectorx,vectory,vectorw,i

最小二乘法指数拟合例题

最小二乘法实现指数函数拟合一：公式推导：代码如下：#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){vectorpoints;//要1、计算最小二乘法所需的拟合函数，为n个线性无关的基函数的线性组合。基函数一般为多项式函数，正弦函数，指数函数。求解拟合函数的问题就变为计算基函数的系