曲线拟合的最小二乘法讲解
第六章_曲线拟合的最小二乘法
25
24
o
1 2 3 4 5 6 7 8
t
(0 , 0 ) (0 , 1 ) a0 (0 , f ) ( , ) ( , ) a ( , f ) 1 1 1 1 1 0
计算系数
(0 , 0 ) 1 8
bt y
则矛盾方程组为:
1 1 1 1 1 0.669131 0.370370 0.390731 0.500000 a 0.621118 0.121869 b 0.309017 0.833333 0.980392 0.587785
例1. 对彗星1968Tentax的移动在某极坐标系下有如 下表所示的观察数据,假设忽略来自行星的干扰,坐 r 标应满足: 1 e p 其中:p为参数,e为偏心率, cos
试用最小二乘法拟合p和e。
r
2.70 480
2.00 670
1.61 830
1.20 1080
1.02 1260
得正则方程组为:
5.0 0.284929 0.284929 a 3.305214 b 0.314887 1.056242
解得: a 0.688617
b 0.483880
1 则: p 1.452186 e bp 0.702684 a 1.452186 则拟合方程为: r 1 0.702684 cos
第六章 曲线拟合的最小二乘法
§6.1 引言
§6.2 线性代数方程组的最小二乘解
§6.3 曲线最小二乘拟合
§1 引言
如果实际问题要求解在[a,b]区间的每一点都 “很好地” 逼近f(x)的话,运用插值函数有时就要 失败。另外,插值所需的数据往往来源于观察测量, 本身有一定的误差。要求插值曲线通过这些本身有误 差的点,势必使插值结果更加不准确。 如果由试验提供的数据量比较大,又必然使得插 值多项式的次数过高而效果不理想。 从给定的一组试验数据出发,寻求函数的一个近 似表达式y=(x),要求近似表达式能够反映数据的基 本趋势而又不一定过全部的点(xi,yi),这就是曲线拟 合问题,函数的近似表达式y=(x)称为拟合曲线。本 章介绍用最小二乘法求拟合曲线。
最小二乘法拟合原理
最小二乘法拟合原理最小二乘法是一种常用的数学方法,用于寻找一组数据的最佳拟合曲线或者最佳拟合函数。
它的原理是通过最小化实际观测数据与拟合曲线之间的残差平方和,来确定最佳拟合曲线的参数。
这个方法在实际应用以及科学研究中非常常见,下面将详细介绍最小二乘法的拟合原理。
在介绍最小二乘法之前,我们首先需要了解线性回归模型。
线性回归是一种常见的数据拟合手段,它基于以下假设:给定自变量X和因变量Y,存在一个线性关系Y=aX+b。
其中,a称为斜率,b称为截距。
当我们拥有一组数据(X1,Y1),(X2,Y2),(X3,Y3),...,(Xn,Yn)时,最小二乘法通过找到最佳的a和b,使得方程Y=aX+b最好地拟合这组数据。
它通过最小化每个观测点的残差来确定最佳拟合曲线。
残差是指实际观测值与拟合值之间的差异。
对于每一个观测点(Xi,Yi),其拟合值为Yi'=aXi+b,残差为Ri=Yi-Yi',即实际观测值与拟合值的差。
S=∑(Yi-Yi')²=∑(Yi-aXi-b)²为了找到最佳的a和b,我们需要求解方程S对a和b的偏导数,并令其等于0。
求解a和b的偏导数得到以下两个方程:∂S/∂a=0∂S/∂b=0对第一个方程求解可以得到:∂S/∂a=-2∑(Yi-aXi-b)Xi=0进一步整理可以得到:∑YiXi-a∑(Xi)²-b∑(Xi)=0对第二个方程求解可以得到:∂S/∂b=-2∑(Yi-aXi-b)=0进一步整理可以得到:∑Yi - a∑(Xi) - nb = 0其中,n为观测点的数目。
解这个方程组,我们可以得到a和b的值,从而确定最佳拟合曲线的方程Y=aX+b。
最小二乘法还可以用于非线性的数据拟合。
对于非线性拟合,我们可以假设一个非线性的函数模型,例如Y=f(X,θ),其中θ是待拟合的参数。
然后,通过最小化残差平方和来确定最佳的θ值。
方法类似于线性拟合,其中拟合值变为Yi'=f(Xi,θ),残差为Ri=Yi-Yi'。
计算方法 第三章曲线拟合的最小二乘法20191103
§2 多项式拟合函数
例3.1 根据如下离散数据拟合曲线并估计误差
x 1 23 4 6 7 8 y 2 36 7 5 3 2
解: step1: 描点
7
*
step2: 从图形可以看出拟
6 5
*
合曲线为一条抛物线:
4
y c0 c1 x c2 x2
3 2 1
* *
* * *
step3: 根据基函数给出法
法
18
定理 法方程的解是存在且唯一的。
证: 法方程组的系数矩阵为
(0 ,0 ) (1 ,0 )
G
(0
,1
)
(1 ,1 )
(0 ,n ) (1 ,n )
(n ,0 )
(
n
,
1
)
(n ,n )
因为0( x),1( x), ...,n( x)在[a, b]上线性无关,
所以 G 0,故法方程 GC F 的解存在且唯一。
第三章 曲线拟合的最小二乘法
2
最小二乘拟合曲线
第三章 曲线拟合的最小二乘
2021/6/21
法
3
三次样条函数插值曲线
第三章 曲线拟合的最小二乘
2021/6/21
法
4
Lagrange插值曲线
第三章 曲线拟合的最小二乘
2021/6/21
法
5
一、数据拟合的最小二乘法的思想
已知离散数据: ( xi , yi ), i=0,1,2,…,m ,假设我们用函
便得到最小二乘拟合曲线
n
* ( x) a*j j ( x) j0
为了便于求解,我们再对法方程组的导出作进一步分析。
第三章 曲线拟合的最小二乘
曲线拟合 最小二乘法
曲线拟合最小二乘法
曲线拟合是指通过已知数据点来推导出一条函数曲线,使得该曲线尽
可能地贴近这些数据点。
而最小二乘法(Least Squares Method)是求解
这种拟合问题的一种常用方法。
最小二乘法的核心思想是尽量减小误差平方和。
假设已知的数据点为$(x_i, y_i)$,曲线函数为 $y=f(x)$,我们希望找到一组参数 $\theta$,使得 $f(x_i;\theta)$ 与 $y_i$ 的差距最小,即:
$$\min_{\theta}\sum_{i=1}^n [y_i - f(x_i;\theta)]^2$$。
这个式子被称为目标函数,也叫做残差平方和(RSS)。
通过对目标
函数进行求导,可以得到最优参数 $\theta^*$ 的解析解:
$$\theta^* = (\mathbf{X}^T \mathbf{X})^{-1} \mathbf{X}^T
\mathbf{y}$$。
其中,$\mathbf{X}$ 是一个 $n \times p$ 的矩阵,每一行代表一
个数据点的特征向量,$p$ 是曲线函数的参数个数。
$\mathbf{y}$ 是一
个 $n \times 1$ 的列向量,代表数据点的真实输出值。
最小二乘法在实际应用中有很广泛的应用。
例如,可以用它来构建多
项式回归模型、高斯过程回归模型等。
此外,在机器学习领域,最小二乘
法也被用于求解线性回归模型、岭回归模型等。
最小二乘法与曲线拟合(共24张PPT)
j 1
n
aNj
xj
bN
j1
2a1k
a2k
aNk
(
Ax
b)
Q
故 x1
Q
x2
Q
2
AT
(
Ax
b)
2(
AT
Ax
AT b )
xn
令
Q 0
(k 1,2,, n)
即
ATxAk x
AT b
〔*〕
因为rankA=n,故由引理2知,上式有唯一解。设
解为x1=a1, x2=a2,…, xn=an,记为点P0(a1,a2,…,an),
或写为
其矩阵形式为
a11x1 a12x2 a1n xn b1 a21x1 a22x2 a2n xn b2
aN1x1 aN 2 x2 aNn xn bN
n
aij x j bi ( j 1,2,, N )
j 1
Ax b
当方程组的系数矩阵与增广矩阵的秩不相等时, 方程组无解,此时方程组称为矛盾方程组。对于 rankA=n〔A的秩为n〕的矛盾方程组〔N>n〕,我 们寻求其最小二乘意义下的解。
从给定的一组试验数据出发,寻求函数的一个近似表 达式y= (x),要求近似表达式能够反映数据的根本趋势 而又不一定过全部的点(xi,yi),这就是曲线拟合问题,函 数的近似表达式y= (x)称为拟合曲线。本章介绍用最小 二乘法求拟合曲线。
§5.1 用最小二乘法求解矛盾方程组
一、矛盾方程组的定义
设线性方程组
3.最小二乘法解矛盾方程组
计算步骤:
〔1〕判断方程组的秩是否满足rankA=n?
〔2〕写出正那么方程组;
〔3〕求解正那么方程组,其解就是矛盾方程组 的最小二乘解。
第5章-1 曲线拟合(线性最小二乘法)讲解
求所需系数,得到方程: 29.139a+17.9b=29.7076 17.9a+11b=18.25
通过全选主元高斯消去求得:
a=0.912605
b=0.174034
所以线性拟合曲线函数为: y=0.912605x+0.174034
练习2
根据下列数据求拟合曲线函数: y=ax2+b
x 19 25 31 38 44 y 19.0 32.3 49.0 73.3 97.8
∑xi4 a + ∑xi2 b = ∑xi 2yi
∑xi2 a + n b = ∑yi
7277699a+5327b=369321.5 5327a+5b=271.4
曲线拟合的最小二乘法
1.曲线拟合的意思
Y
.
.
.
.
y=ax+b y=ax2+bx+c
X
y=ax+b y=ax2+bx+c 就是未知函数的拟合曲线。
2最小二乘法原理
观测值与拟合曲线值误差的平方和为最小。
yi y0 y1 y2 y3 y4…… 观测值 y^i y^0 y^1 y^2 y^3 y^4…… 拟合曲线值
拟合曲线为: y=(-11x2-117x+56)/84
x
yHale Waihona Puke 1.61 1.641.63 1.66
1.6 1.63
1.67 1.7
1.64 1.67
1.63 1.66
1.61 1.64
1.66 1.69
1.59 1.62
曲线拟合的最小二乘法讲解
实验三函数逼近与曲线拟合、问题的提出:函数逼近是指“对函数类A中给定的函数f(x),记作f(x)・A,要求在另一类简的便于计算的函数类B中求函数p(x)・A,使p(x)与f (x)的误差在某中度量意义下最小”函数类A通常是区间[a,b]上的连续函数,记作C[a,b],称为连续函数空间,而函数类B通常为n次多项式,有理函数或分段低次多项式等,函数逼近是数值分析的基础。
主要内容有:(1)最佳一致逼近多项式(2)最佳平方逼近多项式(3 )曲线拟合的最小二乘法实验要求:1、构造正交多项式;2、构造最佳一致逼近;3、构造最佳平方逼近多项式;4、构造最小二乘法进行曲线拟合;5、求出近似解析表达式,打印出逼近曲线与拟合曲线,且打印出其在数据点上的偏差;6、探讨新的方法比较结果。
三、实验目的和意义:1、学习并掌握正交多项式的MATLAB编程;2、学习并掌握最佳一致逼近的MATLAB实验及精度比较;3、学习并掌握最佳平方逼近多项式的MATLAB实验及精度比较;4、掌握曲线拟合的最小二乘法;5、最小二乘法也可用于求解超定线形代数方程组;6、探索拟合函数的选择与拟合精度之间的关系;四、算法步骤:1、正交多项式序列的生成{ \ ( X)}o •:设\ ( X)是[a,b]上首项系数数,如果多项式序列{ \ ( X)}o:满足关系式则称多项式序列{ \(X)}o:为在[a,b]上带权的n次正交多项式。
1 )输入函数「(x)和数据a,b;2) 分别求(x n, j(x)),C j (x), j(x))的内积;. . n 2 (X n,®j(X)), ,3) 按公式①;:o(X)=1, -(X) =X n j j(X)计算;:n(X),生成正交多项式;j鼻Wj(x),W j(x))流程图:开始a n=0的n次多项式,r(x)为[a,b]上权函;Q j秋A 0, jb(j, k)」(x) j(x) k(x)d(X> =a「(x)正交,称;:n (x)为[a,b]上带权「(x)cz>结束2、最佳一致逼近多项式f(x) C[a,b],若存在 R*(x) H n 使得.:(f,P ;^E n ,则称 P ; (x)是 f (x)在[a,b]上的最佳一致逼近多项式或最小偏差逼近多项式,简称最佳逼近多项式。
最小二乘法拟合原理
最小二乘拟合在物理实验中经常要观测两个有函数关系的物理量。
根据两个量的许多组观测数据来确定它们的函数曲线,这就是实验数据处理中的曲线拟合问题。
这类问题通常有两种情况:一种是两个观测量x 与y 之间的函数形式已知,但一些参数未知,需要确定未知参数的最佳估计值;另一种是x 与y 之间的函数形式还不知道,需要找出它们之间的经验公式。
后一种情况常假设x 与y 之间的关系是一个待定的多项式,多项式系数就是待定的未知参数,从而可采用类似于前一种情况的处理方法。
一、最小二乘法原理在两个观测量中,往往总有一个量精度比另一个高得多,为简单起见把精度较高的观测量看作没有误差,并把这个观测量选作x ,而把所有的误差只认为是y 的误差。
设x 和y 的函数关系由理论公式y =f (x ;c 1,c 2,……c m ) (0-0-1)给出,其中c 1,c 2,……c m 是m 个要通过实验确定的参数。
对于每组观测数据(x i ,y i )i =1,2,……,N 。
都对应于xy 平面上一个点。
若不存在测量误差,则这些数据点都准确落在理论曲线上。
只要选取m 组测量值代入式(0-0-1),便得到方程组y i =f (x ;c 1,c 2,……c m ) (0-0-2)式中i =1,2,……,m.求m 个方程的联立解即得m 个参数的数值。
显然N<m 时,参数不能确定。
在N>m 的情况下,式(0-0-2)成为矛盾方程组,不能直接用解方程的方法求得m 个参数值,只能用曲线拟合的方法来处理。
设测量中不存在着系统误差,或者说已经修正,则y 的观测值y i 围绕着期望值 <f (x ;c 1,c 2,……c m )> 摆动,其分布为正态分布,则y i 的概率密度为()()[]⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧--=22212,......,,;exp 21i mi i i i c c c x f y y p σσπ,式中i σ是分布的标准误差。
最小二乘法拟合曲线
最小二乘法(Least Squares Method,简称LSM)是一种常用的拟合曲线的方法。
它的基本思想是通过调整拟合曲线的参数使得拟合曲线与实际数据的误差的平方和最小。
过程如下:
1.定义拟合曲线的形式:根据要求拟合的曲线的类型和需要拟合的参数个数,定义拟合曲线的形式。
例如,如果要拟合一条一次函数,则可以使用y = ax + b的形式。
2.定义误差:设实际数据点的横纵坐标分别为(x1, y1)、(x2, y2)、…、(xn, yn),则对于每一个数据点,可以定义误差为真实数据点的纵坐标与拟合曲线的纵坐标之差的平方。
3.最小化误差的平方和:将所有数据点的误差平方和最小化,从而得到最优的拟合曲线。
4.求解参数:根据定义的拟合曲线形式和误差表达式,通过一定的数学方法求解出最优的拟合曲线的参数。
最小二乘法的优点是可以得到一条能够很好地描述实际数据的拟合曲线,并且可以很方便地求解拟合曲线的参数。
但是,最小二乘法也有一些缺点:对于存在异常值的数据,最小二乘法得到的拟合曲线可能不太准确。
在拟合曲线的形式不确定的情况下,最小二乘法可能得到不同的拟合曲线。
在拟合数据量较少的情况下,最小二乘法得到的拟合曲线可能不太稳定。
总的来说,最小二乘法是一种常用的拟合曲线方法,但是也要根据具体情况选择合适的拟合方法。
曲线拟合的最小二乘法
一、曲线拟合是什么?曲线拟合也就是求一条曲线,使数据点均在离此曲线的上方或下方不远处, 它既能反映数据的总体分布,又不至于出现局部较大的波动, 能反映被逼近函数的特性,使求得的逼近函数与已知函数从总体上来说其偏差按某种方法度量达到最小。
设函数y=f(x)在m个互异点的观测数据为求一个简单的近似函数φ(x),使之“最好”地逼近f(x),而不必满足插值原则。
这时没必要取φ(xi) = yi, 而要使i=φ(xi)yi 总体上尽可能地小。
这种构造近似函数的方法称为曲线拟合,称函数y=φ(x)为经验公式或拟合曲线。
如下为一个曲线拟合示意图。
清楚什么是曲线拟合之后,我们还需要了解一个概念——残差。
曲线拟合不要求近似曲线严格过所有的数据点,但使求得的逼近函数与已知函数从总体上来说其偏差按某种方法度量达到总体上尽可能地小。
若令(1-1)则为残向量(残差)。
“使(1-1)尽可能地小”有不同的准则(1)残差最大值最小(2)残差绝对值和最小(绝对值的计算比较麻烦)(3)残差平方和最小(即最小二乘原则。
计算比较方便,对异常值非常敏感,并且得到的估计量具有优良特性。
)二、最小二乘法是什么?个人粗俗理解:按照最小二乘原则选取拟合曲线的方法,称为最小二乘法。
百度百科:最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。
它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
最小二乘法还可用于曲线拟合。
其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
三、求解最小二乘法(包含数学推导过程)我们以最简单的线性模型来解释最小二乘法。
什么是线性模型呢?监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归。
回归分析中,n个自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为一/多元线性回归分析。
曲线拟合--最小二乘法
曲线拟合--最小二乘法1:已知平面上四个点:(0,1)、(1,2.1)、(2,2.9)和(3,3.2),求出一条直线拟合这四个点,使得偏差平方和变为极小。
解:设直线方程为:0 1 0 01 2.1 1 2.12 2.9 4 5.83 3.2 9 9.6Sum=6 Sum=9.2 Sum=14 Sum=17.5 代入正规方程:,编程求解上方程组:>> eq1='14*A+6*B=17.5';>>eq2='6*A+4*B=9.2';>> [A,B]=solve(eq1,eq2,'A,B');>> disp(A)0.74>> disp(B)1.19所以直线方程为:2:已知数据如下表所示1 2 4 610 5 2 1试求(1)用抛物线拟合这些数据使得偏差平方和最小;(2)用型如的函数来拟合这些数据使得偏差平方和最小。
(3)比较这两种拟合结果。
解:(1)设抛物线方程为:1 10 1 1 1 10 102 5 4 8 16 10 20 4 2 16 64 256 8 326 1 36 216 1296 6 36 Sum=13 Sum=18 Sum=57 Sum=289 Sum=1569 Sum=34 Sum=98代入正规方程:得到系数A,B,C的方程组:编程求解上方程组:>>eq1='1569*A+289*B+57*C=98';>>eq2='289*A+57*B+13*C=34';>>eq3='57*A+13*B+4*C=18';>> [A,B,C]=solve(eq1,eq2,eq3,'A,B,C');>> disp(A); disp(B); disp(C)102/199-1048/1992848/199>> A=102/199; disp(A) 0.5126>> B=-1048/199; disp(B) -5.2663>> C=2848/199; disp(C) 14.3116所以得到抛物线的方程为:(2)设函数1 10 1 1 102 5 1/2 1/4 5/24 2 1/4 1/16 1/26 1 1/6 1/36 1/6Sum=13 Sum=18 Sum=23/12 Sum=193/144 Sum=79/6 得到系数A,B的方程组:编程求解上方程组:>> eq1='4*A+23*B/12=18';>>eq2='23*A/12+193*B/144=79/6';>> [A,B]=solve(eq1,eq2,'A,B');>> disp(A); disp(B)-160/243872/81>> A=-160/243; disp(A)-0.6584>> B=827/81; disp(B)10.2099所以得到的函数为:(3)比较(1)和(2)两种方法拟合的方程:编程画出抛物线的图像为:>> x=-2:0.1:12;>> y=0.5126*x.^2-5.2663*x+14.3116;plot(x,y);grid on(a)再编程画出的图像为:>> x=-2:0.1:12;>> y=-0.6584+10.2099*(x.^(-1));>> plot(x,y);grid on>> x=-1:0.01:1;>> y=-0.6584+10.2099*(x.^(-1));plot(x,y);grid on(b)比较两图像可知,图像(b)在点(0,0)处不连续。
曲线拟合的最小二乘法原理及实现
曲线拟合的最小二乘法原理及实现
最小二乘法是一种用于拟合数据的常用方法,特别是在需要找到一条曲线或函数来最好地描述数据时。
它的基本思想是找到一条最适合数据的曲线,使得数据点与曲线之间的偏差最小。
具体来说,最小二乘法的原理是在给定一些数据点的情况下,通过最小化每个数据点到一条曲线或函数之间的垂直距离或水平距离来找到最适合这些数据的曲线或函数。
在实际应用中,可以使用最小二乘法来拟合各种类型的曲线,如线性、二次、三次、指数等。
下面是最小二乘法的基本步骤:
1.收集数据并确定要拟合的函数类型。
2.确定函数中的待定系数,例如线性函数中的截距和斜率,二次
函数中的二次项系数、一次项系数和截距等。
3.计算每个数据点到拟合曲线的垂直距离或水平距离。
4.通过最小化距离平方和来确定待定系数,例如线性函数中可以
使用公式(b-x)² + (c-y)² = 最小值,其中b和c是待定的截距和斜率。
5.求解方程组来确定待定系数,例如在线性函数中可以使用公式
b = ∑xiyi / ∑xi,
c = ∑xi² / ∑xi来计算截距和斜率。
6.使用确定的函数系数来绘制拟合曲线。
需要注意的是,最小二乘法可能不适用于所有类型的数据,并且可能需要使用其他曲线拟合方法来获得更好的结果。
在实际应用中,还需要考虑数据的准确性和可靠性,以及选择最适合数据类型的拟合方法。
最小二乘法曲线拟合算法
最小二乘法曲线拟合算法
最小二乘法是一种常见的曲线拟合算法,其原理是通过计算样本点与拟合曲线的误差平方和最小化,得到最佳的曲线拟合结果。
以下是最小二乘法曲线拟合算法的步骤:
步骤一:选择合适的拟合函数。
通常情况下,拟合函数的选择取决于数据集的特性和需要得到的拟合效果。
例如,对于线性拟合,拟合函数可采用一次多项式函数y=kx+b;对于非线性拟合,拟合函数可能需要采用高次多项式函数或指数函数等。
步骤二:确定误差函数。
误差函数的目的是衡量样本点与拟合曲线的偏差程度。
最常用的误差函数是均方误差,即将每个样本点的实际值与相应拟合函数的输出值之间的平方误差求和,得到样本点的一般均方误差。
公式为:E = Σ(yi-f(xi))^2。
步骤三:最小化误差函数。
最小二乘法的核心就是通过求解误差函数的最小值来得到最佳的拟合曲线。
最小化误差函数可以采用梯度下降法或牛顿法等优化算法进行求解。
步骤四:得到最佳的拟合曲线。
在得到最小化误差函数的解后,即可获得最佳的拟合曲线,该曲线可用于对数据集进行预测、分类或回归等任务。
步骤五:评估拟合效果。
为了验证最佳拟合曲线的精度和泛化能力,需要将新的数据样本输入到该曲线中进行预测,并通过各种评估指标(例如均方根误差、相关系数等)来评估拟合效果。
最小二乘法曲线拟合算法是数据分析领域中的重要算法之一,可用于各种领域中的数据拟合和模型预测任务,例如气象科学、金融投资、信号处理等。
在应用过程中,需要根据实际情况灵活选择拟合函数和误差函数,同时对拟合结果进行合理的评估和优化,以获得更好的预测效果。
曲线拟合的最小二乘法原理及实现
曲线拟合的最小二乘法原理及实现任务名称简介在数据处理和统计分析中,曲线拟合是一种常见的技术,旨在通过数学函数找到最佳拟合曲线,以尽可能准确地描述给定数据集的变化趋势。
在曲线拟合的过程中,最小二乘法是一种常用的数学方法,用于选择最佳拟合曲线。
本文将详细介绍最小二乘法的原理和实现方法。
最小二乘法原理最小二乘法是一种通过最小化误差平方和来拟合数据的方法。
其基本原理是将数据集中的每个数据点与拟合曲线上对应点的差值进行平方,然后将所有差值的平方相加,得到误差平方和。
最小二乘法的目标是通过调整拟合曲线的参数,使得误差平方和达到最小值。
假设我们有一个包含n个数据点的数据集,每个数据点的横坐标为x,纵坐标为y。
我们希望找到一个拟合曲线,可以通过曲线上的点与数据点的差值来评估拟合效果。
拟合曲线的一般形式可以表示为:y = f(x, β)其中,β为拟合曲线的参数,f为拟合曲线的函数。
最小二乘法的基本思想是选择适当的参数β,使得误差平方和最小化。
误差平方和可以表示为:S(β) = Σ(y - f(x, β))^2其中,Σ表示求和操作,拟合曲线上的点的横坐标为x,纵坐标为f(x, β)。
为了找到误差平方和的最小值,我们需要对参数β进行求解。
最常用的方法是对参数β求导数,令导数为0,从而得到参数的估计值。
求解得到的参数估计值就是使得误差平方和最小化的参数。
最小二乘法实现步骤最小二乘法的实现可以分为以下几个步骤:1.确定拟合曲线的函数形式。
根据数据的特点和拟合的需求,选择合适的拟合曲线函数,例如线性函数、多项式函数等。
2.建立误差函数。
根据选择的拟合曲线函数,建立误差函数,即每个数据点与拟合曲线上对应点的差值的平方。
3.求解参数估计值。
对误差函数求导数,并令导数为0,求解得到参数的估计值。
4.进行拟合曲线的评估。
通过计算误差平方和等指标来评估拟合曲线的质量,可以使用残差平方和、R方值等指标。
5.优化拟合结果(可选)。
根据评估的结果,如有必要可以调整拟合曲线的参数或选择其他拟合曲线函数,以得到更好的拟合效果。
曲线拟合 最小二乘法
曲线拟合的线性最小二乘法拟合是已知有限个数据点,求近似函数,不要求过已知数据点,只要求在某种意义下它在这些点上的总偏差最小。
线性最小二乘法曲线拟合问题的提法是,已知一组(二维)数据,即平面上的n 个点(,),i i x y 1,2,,i n =⋅⋅⋅,i x 互不相同,寻求一个函数(曲线)()y f x =,使()f x 在某种准则下与所有数据点最为接近,即曲线拟合的最好。
线性最小二乘法是解决曲线拟合最常用的方法,基本思路是,令1122()()()(),m m f x a r x a r x a r x =++⋅⋅⋅+其中:()k r x 是事先选定的一组线性无关的函数;k a 是待定系数(1,2,,;k m =⋅⋅⋅)m n <。
拟合准则是使(1,2,,)i y i n =⋅⋅⋅与()i f x 的距离i δ的平方和最小,称为最小二乘准则。
1.系数k a 的确定 记[]221211(,,,)()nnm i i i i i J a a a f x y δ====-∑∑为求12,,,m a a a ⋅⋅⋅使J 达到最小,只需利用极值的必要条件0jJa ∂=∂(1,2,,)j m =⋅⋅⋅,得到关于12,,,m a a a ⋅⋅⋅的线性方程组11()[()]0,1,2,,n mjik kiii k r x a r x y j m ==-==∑∑,即111[()()](),1,2,,.m n nkjikijiik i i a r x r x r x y j m =====∑∑∑ (1.1)记1111()()()()m n m n n mr x r x R r x r x ⨯⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦ [][]TT1212,,,,,,,m n A a a a Y y y y =⋅⋅⋅=⋅⋅⋅方程(1.1)可表为T T .R RA R Y = (1.2) 当{}12(),(),,()m r x r x r x ⋅⋅⋅线性无关时,R 列满秩,T R R 可逆,于是方程组(1.2)有唯一解()1TT .A R R R Y -=2.函数()k r x 的选取面对一组数据(,),1,2,,i i x y i n =⋅⋅⋅,用线性最小二乘法作曲线拟合时,首要的也是关键的一步是恰当地选取12(),(),,()m r x r x r x ⋅⋅⋅。
最小二乘法线性详细说明
利用最小二乘法计算出b, a得出回归方程即两个变 量之间的关系式。
计算 s ,并利用肖维涅准则判断有无粗差。
如果有粗差,剔除后重复①,②,③步骤计算。
如无粗差,计算b , a ,给出最后的回归方程。
26
〔例题〕
用伏安法测电阻,测量数据如表。问能否拟 合成线性关系曲线?若可以,试判断有无粗
只有相关系数 R≥ R时0 ,才能用线性回归方程
y=a+bx来描述数据的的分布规律。否则毫无 意义。
24
回归方程的精密度
根据统计理论还可以求出a和b的标准偏差分别 为:
b s
sx x
a b
xi2 n
xi2
s
nsxx
25
回归分析法的运算步骤
首先计算R,判断是否能拟合成线性曲线。 R≥ R0
b2 s11 s2 y s12 s1y
s s s 11 22
2 12
a y b1x1 b2 x 2
32
公式中:
s11
x2 1i
(
x1i)2 n
s22
x2 2i
(
x2i)2 n
s12
b=0,a= y , 从而得到y= y 的错误结论。这说明数据点
的分布不是线性,不能拟合为线性关系曲线。
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实验三 函数逼近与曲线拟合一、问题的提出:函数逼近是指“对函数类A 中给定的函数)(x f ,记作A x f ∈)(,要求在另一类简的便于计算的函数类B 中求函数A x p ∈)(,使 )(x p 与)(x f 的误差在某中度量意义下最小”。
函数类A 通常是区间],[b a 上的连续函数,记作],[b a C ,称为连续函数空间,而函数类B 通常为n 次多项式,有理函数或分段低次多项式等,函数逼近是数值分析的基础。
主要内容有:(1)最佳一致逼近多项式(2)最佳平方逼近多项式(3)曲线拟合的最小二乘法二、实验要求:1、构造正交多项式;2、构造最佳一致逼近;3、构造最佳平方逼近多项式;4、构造最小二乘法进行曲线拟合;5、求出近似解析表达式,打印出逼近曲线与拟合曲线,且打印出其在数据点上的偏差;6、探讨新的方法比较结果。
三、实验目的和意义:1、学习并掌握正交多项式的MATLAB 编程;2、学习并掌握最佳一致逼近的MATLAB 实验及精度比较;3、学习并掌握最佳平方逼近多项式的MATLAB 实验及精度比较;4、掌握曲线拟合的最小二乘法;5、最小二乘法也可用于求解超定线形代数方程组;6、 探索拟合函数的选择与拟合精度之间的关系;四、 算法步骤:1、正交多项式序列的生成{n ϕ(x )}∞0:设n ϕ(x )是],[b a 上首项系数a ≠n 0的n 次多项式,)(x ρ为],[b a 上权函数,如果多项式序列{n ϕ(x )}∞0满足关系式⎩⎨⎧=>≠==⎰.,0,,0)()()()(),(k j A k j x d x x x kk j bak j ϕϕρϕϕ则称多项式序列{n ϕ(x )}∞0为在],[b a 上带权)(x ρ正交,称n ϕ(x )为],[b a 上带权)(x ρ 的n 次正交多项式。
1)输入函数)(x ρ和数据b a ,;2)分别求))(),(()),(,(x x x x j j j nϕϕϕ的内积; 3)按公式①)())(),(())(,()(,1)(10x x x x x x x x j n j j jj n nn ϕϕϕϕϕϕ∑-=-==计算)(x n ϕ,生成正交多项式;流程图:开始否是结束2、 最佳一致逼近多项式],[)(b a C x f ∈,若存在n n H x P ∈)(*使得n n E P f =∆),(*,则称)(*x P n 是)(x f 在],[b a 上的最佳一致逼近多项式或最小偏差逼近多项式,简称最佳逼近多项式。
现在我们所求的是最佳一次逼近多项式x x P 101)(αα+=,其中)()()(21x f ab b f a f '=--=α ①2)()(2)()(220x a a b a f b f x f a f +--+=α ② 1)输入函数)(x f 和数据b a ,; 2)计算1α和)(x f '; 3)求2x 和)(2x f ; 4)按公式②,计算0α; 5)生成最佳一次逼近多项式;流程图:3、最佳平方逼近多项式对],[)(b a C x f ∈及],[b a C 中的一个子集)}(),...,(),({10x x x span n ϕϕϕϕ=,若存在.)(*ϕ∈x S 使||.)]()()[(min||)()(||min ||)()(2)(22)(22*dx x S x f x x S x f x S x f bax S x S ⎰-=-=-∈∈ρϕϕ则称)(*x S 是)(x f 在子集],[b a C ⊂ϕ中的最佳平方逼近函数。
若取],1,0[)(,1)(,)(C x f x x x kk ∈≡=ρϕ则要在n H 中求n 次最佳平方逼近多项式,...)(**1*0*nn x a x a a x s +++=此时,11))(),((1++==⎰+j k dx x x x j k k j ϕϕk k k d dx x x f x x f ≡=⎰10)())(),((ϕ若用H 表示),...,,1(nn x x G G =对应的矩阵,既⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡+++++=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=)12/(1)2/(1)1/(1)2/(13/12/1)1/(12/11),(),(),(),(),(),(),(),(),(11110101000n n n n n H n n n n n n nϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕ称为希尔伯特距阵,记,),...,,(,),...,,(1010Tn T n d d d d a a a a ==则d Ha =的解),...,1,0(*n k a a kk ==即为所求。
平方误差为))(),((||)(||||)(||0*2222x f x a x f x k nk k ϕδ∑=-=;1)输入函数)(x f 和数据b a ,;2)求Tn d d d d ),...,,(10=;3)解方程组 d Ha =,解出 Tn a a a a ),...,,(10=;4)生成最佳平方逼近多项式;流程图:4、曲线拟合的最小二乘法由已知的离散数据点选择与实验点误差最小的曲线)(...)()()(1100x a x a x a x S n n ϕϕϕ+++= 称为曲线拟合的最小二乘法。
若记 ),()()(),(0i k i jmi ik j x x x ϕϕωϕϕ∑==k i k i mi i k d x x f x f ≡=∑=)()()(),(0ϕωϕ上式可改写为),...,1,0(;),(n k d a k j noj j k-=∑=ϕϕ这个方程成为法方程,可写成距阵形式.d Ga =其中,),...,,(,),...,,(1010Tn T n d d d d a a a a ==⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=),(),(),()(),(),(),(),(),(101110101000n n n n n n G ϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕ 。
它的平方误差为:.)]()([)(||||222iimi ix f x S x -=∑=ωδ1) 按照最小二乘法的性质构造Gram 矩阵G ,并求解Ga=d ;构造的时候首先构造一个零矩阵A ;2)然后开始构造Gram 矩阵(在下面程序里我们把克莱姆矩阵用A 来表示)3)然后求列矩阵b ,因为Aa=b ,所以求 a=A\b ;(d 就是列矩阵b ); 4)然后找对应数据的最小二乘拟合方程和画出它的图像;5)在m 文件里制好以上规定的程序后,在matlab 的命令窗口 输入数组x 和数组y 及所选择的拟合多项式次数 m ,然后执行就可以得到曲线二乘拟合方程和它的图像。
流程图:五、Matlab 程序源代码:1、正交多项式序列的生成function gouzaozhengjiaoduoxiangshi 数值例题:1)当区间为]1,1[-,权函数1)(≡x ρ时,由,...},...,,1{nx x 正交化得到的多项式就成为勒让德多项式,它的表达式为1)(0=x P , })1{(!21)(2nnn nn x dxd n x P -=; 递推公式为,...),2,1(),()()12()()1(11=-+=+-+n x nP x xP n x P n n n n 由x x P x P ==)(,1)(10,利用(1)就可推出,8/)33035()(,2/)35()(,2/)13()(2443322+-=-=-=x x x p x x x P x x P…y 12)当权函数21)(x x -=ρ,区间为]1,1[-时,由序列,...},...,,1{nx x 正交化得到的多项式就是切比雪夫多项式,它可表示为.1||),arccos cos()(≤=x x n x T n 若令θcos =x ,则.0,cos )(πθθ≤≤=n x T n递推关系.)(,1)(,...),2,1(,)(2)(1011x x T x T n T x xT x T n n n ===-=-+ 可推出,188)(,34)(),12(2443322+-=-=-=x x x T x x x T x x T2、 最佳一致逼近多项式function yicibijin数值例题:(1)求21)(x x f +=在[0,1]上的最佳一次逼近多项式 ;结果为:x x P 414.0955.0)(1+=;误差限为.045.0|)(1|max 1210≤-+≤≤x P x x3、最佳平方逼近多项式function pingfang● 数值例题:设21)(x x f +=,求]1,0[上的一次最佳平方逼近多项式;结果为:x x S 426.0934.0)(*1+=,0026.0||)(||22=x δ;4、曲线拟合的最小二乘法:function p=nihe(x,y,m)● 数值实例:例1:下面给定的是乌鲁木齐最近1个月早晨7:00左右(新疆时间)的天气预报所得到的温度数据表 ,按照数据找出任意次曲线拟合方程和它的图像.(2006年10月26~11月26)解:x=1:30y=[9 10 11 12 13 14 13 12 11 9 10 11 12 13 14 12 11 10 9 8 7 8 9 11 8 7 6 5 3 1]m=9;(m是任意真整数,但是不要取的太大)运行p=nihe(x,y,m)结果为:p =图形为:或者任意取部分数据也可得到相应得多项式和它的图像m=15时x=1:30y=[9 10 11 12 13 14 13 12 11 9 10 11 12 13 14 12 11 10 9 8 7 8 9 11 8 7 6 5 3 1]运行p=nihe(x,y,m)结果为:p =图形为:如果:m=3x=1:30y=[9 10 11 12 13 14 13 12 11 9 10 11 12 13 14 12 11 10 9 8 7 8 9 11 8 7 6 5 3 1]运行p=nihe(x,y,m)结果为:p =图形为:如果写M文件的时候我们把想得到的多项式的次数直接定义为(m=length(x))跟X的数量一样取得最小二乘法的曲线拟合方程,这样上术问题中的m=30,这时候它的程序代码为:f unction p=nn(x,y)赋值x,y :x=1:30y=[9 10 11 12 13 14 13 12 11 9 10 11 12 13 14 12 11 10 9 8 7 8 9 11 8 7 6 5 3 1];运行p=nn(x,y)解为:p =图像为:结果分析:以上结果可以看到用最小二乘拟合来求解问题时,有时候他的结果很接近实际情况,有时候跟实际情况里的太远,因为所求得多项式次数太小时数据点之间差别很大.次数最大是误差最小但是有时后不符合实际情况,所以用最小二乘法时次数要取合适一点.或采用:function p=duoxiangxi(x,y,m)数值例题:(1)合成纤维抽丝工段中第一导丝盘的速度对丝的质量有很大的影响,第一丝盘的速度和电流周波有重要关系。