Java线性回归

我需要找到一组点的最佳拟合回归线。例如，对于该矩阵：Java线性回归

int b [][] = {  { 3, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 }, 
        { 1, 2, 3, 1, 0, 1, 0, 0, 0 }, 
        { 0, 1, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 0 }, 
        { 0, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 0 }, 
        { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 }, 
        { 0, 0, 0, 0, 0, 1, 3, 0, 0 }, 
        { 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 1 }, 
        { 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2 }, 
        { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1 } };

每个数字表示的数据点的该位置处的量（重量我想）（其中，行是X轴和列都为Y）。我试图使用apache数学库中的SimpleRegression类，并遇到一些问题。首先，它似乎不支持权重。第二，我相信我做错了什么，即使对于主对角线上只有1的矩阵，斜率/截距结果也没有意义。

public static void main(String[] args) { 

     double a[][] = new double[9][9]; 
     for (int i = 0; i < 9; i++) 
      a[i][i] = 1; 


     SimpleRegression r = new SimpleRegression(true); 

     r.addData(a); 

     System.out.println("Slope = " + r.getSlope()); 
     System.out.println("Intercept = " + r.getIntercept()); 

}

这给我的结果是不正确的。我会假设这个矩阵表示函数f（x）= x，但我得到的斜率是-0.12499 ..

任何人都可以指出我在做什么错了吗？我有一种感觉，我不仅滥用代码，而且数学。

来源

2016-02-26 TheFooBarWay

addData（[] []）期望一个2xN矩阵我想是为什么你不尝试addData（x，y）单独？ – gpasch

并且认为应该给坐标（i，j）不是值 - 再次不是简单回归的用户，只是通过阅读 – gpasch

谢谢，它似乎正在沿着sI预期的方向工作，我一定误解了方式该方法起作用。阅读关于维基百科的线性回归让我思考了整个矩阵的线条。也似乎多次添加相同的坐标会增加它的重量。有用的知道。我毫不犹豫地称这个解决方案，直到明天早上我再测试一下，但这是一个很好的进展。谢谢。 – TheFooBarWay

正如评论所言，addData()需要一个2 x N矩阵的x y位置或个人x y位置。下面的示例返回为1的斜率为对角矩阵按预期：

public static void main(String[] args) { 
    double a[][] = new double[9][9]; 
    for (int i = 0; i < 9; i++) 
     a[i][i] = 1; 

    SimpleRegression r = new SimpleRegression(true); 

    addData(r, a); 

    System.out.println("Slope = " + r.getSlope()); 
    System.out.println("Intercept = " + r.getIntercept()); 
} 

public static void addData(SimpleRegression r, double[][] data) { 
    for(int x=0; x<data.length; x++) { 
     for(int y=0; y<data[0].length; y++) { 
      for(int i=0; i<data[x][y]; i++) { 
       r.addData(x, y); 
      } 
     } 
    } 
}

该示例假定索引0对应于0的位置时，索引1对应的1等上的位置。如果不是这种情况，则需要添加一个函数来将索引转换为位置。

来源

2016-02-26 22:28:40

Java线性回归

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