这篇文章将为大家详细讲解有关Apache Commons Math3探索之多项式曲线拟合的示例分析,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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具体如下。
多项式曲线拟合:org.apache.commons.math4.fitting.PolynomialCurveFitter类。
用法示例代码:
// ... 创建并初始化输入数据:
double[] x = new double[...];
double[] y = new double[...];
将原始的x-y数据序列合成带权重的观察点数据序列:
WeightedObservedPoints points = new WeightedObservedPoints();
// 将x-y数据元素调用points.add(x[i], y[i])加入到观察点序列中
// ...
PolynomialCurveFitter fitter = PolynomialCurveFitter.create(degree); // degree 指定多项式阶数
double[] result = fitter.fit(points.toList()); // 曲线拟合,结果保存于双精度数组中,由常数项至最高次幂系数排列
首先要准备好待拟合的曲线数据x和y,这是两个double数组,然后把这两个数组合并到WeightedObservedPoints对象实例中,可以调用WeightedObservedPoints.add(x[i], y[i])将x和y序列中的数据逐个添加到观察点序列对象中。随后创建PolynomialCurveFitter对象,创建时要指定拟合多项式的阶数,注意阶数要选择适当,不是越高越好,否则拟合误差会很大。最后调用PolynomialCurveFitter的fit方法即可完成多项式曲线拟合,fit方法的参数通过WeightedObservedPoints.toList()获得。拟合结果通过一个double数组返回,按元素顺序依次是常数项、一次项、二次项、……。
完整的演示代码如下:
interface TestCase
{
public Object run(List
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