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首先，誰都不能根據僅有的數據集來斷定這就是什么曲線。我們只能通過對數據觀察推測可能會符合什么形式的曲線。已知10個數據點的訓練集，可以采用多項式擬合的辦法來做，但是不建議使用C語言來實現。
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直線：起點加終點就行。二次曲線，比如拋物線，那就以定長拆分成小直線。雙曲線同理。拋物線，和雙曲線用定長拆分，估計很難計算。
曲線擬合，簡單來說，是指以近似的方法用一條曲線逼近一組數據點。逼近的方法最常用的事最小二乘法，當然也有其他方法。
不建議使用C語言來實現曲線擬合。這種數學問題用matlab很容易就可以解決，c語言寫要麻煩的多的多。比如你采用最小二乘法的話，你需要自己用c語言寫很多矩陣運算。
原始數據是一些離散的散點，下圖是用matplotlib的plot方法畫出來的，我想得到下圖中最高處附近的近似的曲線方程，以得到一個最大值和最大值對應的橫坐標。
首先你要知道最小二乘法的公式，然后使用數組實現。
///求誤差 double delta；for(int q=0；q21；++q){ delta=Y[q]-lineK*X[q]-lineB；cout delta } } 另外，我發現倒數第二和第三組XY的誤差特別大。
你先把最少二乘法的原理搞懂吧，其實最少二乘法不難得。你可以自己推到，不過這些經典的方法，都有現成公式的了。拿本書找出公式，也就是幾個矩陣的運算，把你的數據帶進去就直接算得出了。
看一下《數值分析》，里面有講最小二乘法。先把數學的算發寫出來就好了。首先，得確定一個坐標系吧。
1、曲線擬合，簡單來說，是指以近似的方法用一條曲線逼近一組數據點。逼近的方法最常用的事最小二乘法，當然也有其他方法。
2、通過一些點擬合出一條直線。參數：pt_input指向傳入的點的指針。ptNumbers傳入的點數量。k指向擬合直線參數k的指針。b指向擬合直線參數b的指針。
3、首先，誰都不能根據僅有的數據集來斷定這就是什么曲線。我們只能通過對數據觀察推測可能會符合什么形式的曲線。已知10個數據點的訓練集，可以采用多項式擬合的辦法來做，但是不建議使用C語言來實現。
4、首先你要知道最小二乘法的公式，然后使用數組實現。
5、擬合直線之后會有一個擬合結果表，在這個表里有直線的方程，斜率值(slop)，截距值(intercept)，以及這些值的誤差(error)，和擬合結果的r^2（越接近于1，表明擬合結果越好）。
6、不建議使用C語言來實現曲線擬合。這種數學問題用matlab很容易就可以解決，c語言寫要麻煩的多的多。比如你采用最小二乘法的話，你需要自己用c語言寫很多矩陣運算。
