线性回归——最小二乘法_实例

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了线性回归——最小二乘法_实例相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

上篇文章介绍了最小二乘法矩阵形式的理论与证明、计算过程,这里使用程序代码的方式计算出矩阵形式的解,并给出线性拟合;

Octave代码

 clear all;close all;
 % 拟合的数据集
 x = [1,2;1,6;1,9;1,13];
 y = [4;8;12;21]; 
 % 根据公式 w = (x\'*x)^-1  * x\' * y
 % 与上篇文章一样一步步分解如下,其实这里可以不用分解,上篇文章分解时为了好计算
 x_t =x\'*x;   

 %% (x\'*x)^-1或inv(x\' * x)
 x_i = x_t^-1; 

 x_i_t = x_i*x\'; 

% 求出w
 w = x_i_t * y;   

 %% 在画板上绘制出数据集的点
 figure(1);hold off
 plot(x(:,2),y,\'bo\',\'markersize\',5,\'linewidth\',2)
 set(gca,\'xtick\',0:1:25)  

 % 画布大小为25*25
 xplot = [0 25];
 yplot = [0 25];
 xlim(xplot)
 ylim(yplot)
 hold on
 % 打印出拟合的线段
 plot(xplot,w(1,:)+w(2,:)*xplot,\'r\',\'linewidth\',2)
 set(gca,\'yTick\',1:1:25) 
 set(gca,\'xTick\',1:1:25) 
 xlabel(\'x\');
 ylabel(\'y\');
 

运行结果

文章首发地址:Solinx
http://www.solinx.co/archives/753

以上是关于线性回归——最小二乘法_实例的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

01_有监督学习--简单线性回归模型(最小二乘法代码实现)

机器学习白板,最小二乘法,线性回归,矩阵表达

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