首先你要知道最小二乘法的公式，然后使用数组实现。
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你先把最少二乘法的原理搞懂吧，其实最少二乘法不难得。你可以自己推到，不过这些经典的方法，都有现成公式的了。拿本书找出公式，也就是几个矩阵的运算，把你的数据带进去就直接算得出了。
///求误差 double delta；for(int q=0；q21；++q){ delta=Y[q]-lineK*X[q]-lineB；cout delta } } 另外，我发现倒数第二和第三组XY的误差特别大。
最小二乘法常用于根据实测数据求线性方程的最近似解。
1、这与几阶多项式无关，关键是用什么方法拟合。如果只有33个数据点，解一族线性方程就可以了，如果有很多组数据，就用最小而乘法，步骤略微多一些。看看计算方法的书就任意操作了。
2、m阶多项式拟合，是算法问题，不是计算机语言问题。你先要有你的具体计算策略和方法，数值计算时，用计算机语言写出程序，算出结果。用 c 语言 或 fortran 语言 或别的语言，大同小异，没有原则差别。
3、已知10个数据点的训练集，可以采用多项式拟合的办法来做，但是不建议使用C语言来实现。这种数学问题用matlab很容易就可以解决，c语言写要麻烦的多的多。比如你采用最小二乘法的话，你需要自己用c语言写很多矩阵运算。
4、你的意思是说，输入一些数据，让程序拟合出来一个函数。这个很复杂。比如我举个例子。
5、首先要确定的不是代码，而是采用的数学方法哈。是用回归，还是多项式拟合，还是神经网络，还是什么其它方法。
1、曲线拟合，简单来说，是指以近似的方法用一条曲线逼近一组数据点。逼近的方法最常用的事最小二乘法，当然也有其他方法。
2、Win32 API是使用C语言的，为了发挥C++的优势，微软基于Win32 API，开发了MFC，他就是Visual C++的主要功能之一。
3、通过一些点拟合出一条直线。参数：pt_input指向传入的点的指针。ptNumbers传入的点数量。k指向拟合直线参数k的指针。b指向拟合直线参数b的指针。