這篇文章將為大家詳細講解有關(guān)Apache Commons Math3探索之多項式曲線擬合的示例分析,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
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具體如下。
多項式曲線擬合:org.apache.commons.math4.fitting.PolynomialCurveFitter類。
用法示例代碼:
// ... 創(chuàng)建并初始化輸入數(shù)據(jù):
double[] x = new double[...];
double[] y = new double[...];
將原始的x-y數(shù)據(jù)序列合成帶權(quán)重的觀察點數(shù)據(jù)序列:
WeightedObservedPoints points = new WeightedObservedPoints();
// 將x-y數(shù)據(jù)元素調(diào)用points.add(x[i], y[i])加入到觀察點序列中
// ...
PolynomialCurveFitter fitter = PolynomialCurveFitter.create(degree); // degree 指定多項式階數(shù)
double[] result = fitter.fit(points.toList()); // 曲線擬合,結(jié)果保存于雙精度數(shù)組中,由常數(shù)項至最高次冪系數(shù)排列
首先要準備好待擬合的曲線數(shù)據(jù)x和y,這是兩個double數(shù)組,然后把這兩個數(shù)組合并到WeightedObservedPoints對象實例中,可以調(diào)用WeightedObservedPoints.add(x[i], y[i])將x和y序列中的數(shù)據(jù)逐個添加到觀察點序列對象中。隨后創(chuàng)建PolynomialCurveFitter對象,創(chuàng)建時要指定擬合多項式的階數(shù),注意階數(shù)要選擇適當,不是越高越好,否則擬合誤差會很大。最后調(diào)用PolynomialCurveFitter的fit方法即可完成多項式曲線擬合,fit方法的參數(shù)通過WeightedObservedPoints.toList()獲得。擬合結(jié)果通過一個double數(shù)組返回,按元素順序依次是常數(shù)項、一次項、二次項、……。
完整的演示代碼如下:
interface TestCase
{
public Object run(List
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本文題目:ApacheCommonsMath3探索之多項式曲線擬合的示例分析
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