最小二乘法及C语言实现
2013-12-08 15:16
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我们以最简单的一元线性模型来解释最小二乘法。什么是一元线性模型呢? 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,如果只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。对于二维空间线性是一条直线;对于三维空间线性是一个平面,对于多维空间线性是一个超平面...
对于一元线性回归模型, 假设从总体中获取了n组观察值(X1,Y1),(X2,Y2),
…,(Xn,Yn)。对于平面中的这n个点,可以使用无数条曲线来拟合。要求样本回归函数尽可能好地拟合这组值。综合起来看,这条直线处于样本数据的中心位置最合理。 选择最佳拟合曲线的标准可以确定为:使总的拟合误差(即总残差)达到最小。有以下三个标准可以选择:
(1)用“残差和最小”确定直线位置是一个途径。但很快发现计算“残差和”存在相互抵消的问题。
(2)用“残差绝对值和最小”确定直线位置也是一个途径。但绝对值的计算比较麻烦。
(3)最小二乘法的原则是以“残差平方和最小”确定直线位置。用最小二乘法除了计算比较方便外,得到的估计量还具有优良特性。这种方法对异常值非常敏感。
最常用的是普通最小二乘法( Ordinary Least Square,OLS):所选择的回归模型应该使所有观察值的残差平方和达到最小。(Q为残差平方和)- 即采用平方损失函数。
样本回归模型:
其中ei为样本(Xi, Yi)的误差
平方损失函数:
则通过Q最小确定这条直线,即确定
,以
为变量,把它们看作是Q的函数,就变成了一个求极值的问题,可以通过求导数得到。求Q对两个待估参数的偏导数:
根据数学知识我们知道,函数的极值点为偏导为0的点。
解得:
这就是最小二乘法的解法,就是求得平方损失函数的极值点。
最小二乘法的C语言实现:
我们以最简单的一元线性模型来解释最小二乘法。什么是一元线性模型呢? 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,如果只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。对于二维空间线性是一条直线;对于三维空间线性是一个平面,对于多维空间线性是一个超平面...
对于一元线性回归模型, 假设从总体中获取了n组观察值(X1,Y1),(X2,Y2),
…,(Xn,Yn)。对于平面中的这n个点,可以使用无数条曲线来拟合。要求样本回归函数尽可能好地拟合这组值。综合起来看,这条直线处于样本数据的中心位置最合理。 选择最佳拟合曲线的标准可以确定为:使总的拟合误差(即总残差)达到最小。有以下三个标准可以选择:
(1)用“残差和最小”确定直线位置是一个途径。但很快发现计算“残差和”存在相互抵消的问题。
(2)用“残差绝对值和最小”确定直线位置也是一个途径。但绝对值的计算比较麻烦。
(3)最小二乘法的原则是以“残差平方和最小”确定直线位置。用最小二乘法除了计算比较方便外,得到的估计量还具有优良特性。这种方法对异常值非常敏感。
最常用的是普通最小二乘法( Ordinary Least Square,OLS):所选择的回归模型应该使所有观察值的残差平方和达到最小。(Q为残差平方和)- 即采用平方损失函数。
样本回归模型:
其中ei为样本(Xi, Yi)的误差
平方损失函数:
则通过Q最小确定这条直线,即确定
,以
为变量,把它们看作是Q的函数,就变成了一个求极值的问题,可以通过求导数得到。求Q对两个待估参数的偏导数:
根据数学知识我们知道,函数的极值点为偏导为0的点。
解得:
这就是最小二乘法的解法,就是求得平方损失函数的极值点。
最小二乘法的C语言实现:
/* 最小二乘法C++实现 参数1为输入文件 输入 : x 输出: 预测的y */ #include<iostream> #include<fstream> #include<vector> using namespace std; class LeastSquare{ double a, b; public: LeastSquare(const vector<double>& x, const vector<double>& y) { double t1=0, t2=0, t3=0, t4=0; for(int i=0; i<x.size(); ++i) { t1 += x[i]*x[i]; t2 += x[i]; t3 += x[i]*y[i]; t4 += y[i]; } a = (t3*x.size() - t2*t4) / (t1*x.size() - t2*t2); // 求得β1 b = (t1*t4 - t2*t3) / (t1*x.size() - t2*t2); // 求得β2 } double getY(const double x) const { return a*x + b; } void print() const { cout<<"y = "<<a<<"x + "<<b<<"\n"; } }; int main(int argc, char *argv[]) { if(argc != 2) { cout<<"Usage: DataFile.txt"<<endl; return -1; } else { vector<double> x; ifstream in(argv[1]); for(double d; in>>d; ) x.push_back(d); int sz = x.size(); vector<double> y(x.begin()+sz/2, x.end()); x.resize(sz/2); LeastSquare ls(x, y); ls.print(); cout<<"Input x:\n"; double x0; while(cin>>x0) { cout<<"y = "<<ls.getY(x0)<<endl; cout<<"Input x:\n"; } } }
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