第六章数据拟合方法课件.ppt
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- 第六 数据 拟合 方法 课件
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1、第六章第六章 数据拟合方法数据拟合方法数据拟合的最小二乘法数据拟合的最小二乘法Bezier曲线曲线例:考察某种纤维的强度与其拉伸倍数的关系例:考察某种纤维的强度与其拉伸倍数的关系,下表是实下表是实际测定的际测定的24个纤维样品的强度与相应的拉伸倍数的记录个纤维样品的强度与相应的拉伸倍数的记录:编 号 拉伸倍数 强 度编 号 拉伸倍数 强 度11.91.41355.5221.3145.2532.11.81565.542.52.5166.36.452.72.8176.5662.72.5187.15.373.531986.583.52.72087944218.98.51043.52298114.54
2、.2239.58.1124.63.524108.1iiyxiiyx6.1 数据拟合的最小二乘法数据拟合的最小二乘法一、一、 曲线拟合的数学描述与问题求解曲线拟合的数学描述与问题求解1234567891012345678924个点大致分布个点大致分布在一条直线附近。在一条直线附近。xxy10)(为待定参数其中10,.),)()(10越接近越好样本点与所有的数据点我们希望iiyxxxy必须找到一种度量标准来衡量什么曲线最接近所有数据点。必须找到一种度量标准来衡量什么曲线最接近所有数据点。x x1 x2 xmf(x) y1 y2 ymnjjjnnxaxaxaxax01100)()(.)()()(1、
3、数据拟合问题、数据拟合问题 miinjijjmiiiyxayx12012)()(据实验数据分布特点选取,可选幂函数类、指数据实验数据分布特点选取,可选幂函数类、指数函数类、三角函数类等。函数类、三角函数类等。)(),(),(10 xxxn(1)若)若 (x)为一元函数,则函数曲线为平面图为一元函数,则函数曲线为平面图形,称形,称曲线拟合曲线拟合。(2) (x)为拟合函数,上式最小为拟合条件为拟合函数,上式最小为拟合条件(即要求拟合曲线与各数据点在(即要求拟合曲线与各数据点在y方向的误差平方向的误差平方和最小)。方和最小)。(3)函数类的选取:)函数类的选取:iiiyx )(mmyxyxyx)(
4、)()(2211 minjiijjnyxaaaaS12010)(),(2、最小二乘法:、最小二乘法:以残差平方和最小问题的解来确定拟合函数的以残差平方和最小问题的解来确定拟合函数的方法。方法。在回归分析中称为残差(i=1,2,m)220kaSminjiijjikyxax100)()(2), 1 , 0(nk由多元函数求极值的必要条件,有由多元函数求极值的必要条件,有可得可得即即imiikmiijnjikjyxxxa110)()()(0)()()(10 iikminjijikjyxxxa上式为由上式为由n+1个方程组成的方程组,称个方程组成的方程组,称正规方程组正规方程组。njmiiikjmii
5、jikyxaxx011)( )()(imiikmiijnjikjyxxxa110)()()(), 1 , 0(nkmiiikmiiniknmiiikmiiikyxxxaxxaxxa11111100)()()()()()()(), 1 , 0(nk引入记号引入记号)(,),(),(21mrrrrxxx),(21myyyf),()(),(1ijmiikjkxx则由内积的概念可知则由内积的概念可知imiikkyxf1)(),(),(),(kjjk显然内积满足交换律显然内积满足交换律正规方程组便可化为正规方程组便可化为),(),(),(),(1100faaaknknkk), 1 , 0(nk的线性方程
6、组。常数项为这是一个系数为),(),(fkjk将其表示成矩阵形式:将其表示成矩阵形式:的基,为函数类由于)(,),(),(10 xxxn必然线性无关。因此)(,),(),(10 xxxn其系数矩阵为对称阵。其系数矩阵为对称阵。所以正规方程组的系数矩阵非奇异所以正规方程组的系数矩阵非奇异,即即0),det(nnji根据根据Crame法则法则,正规方程组有唯一解,称其为最小二乘解。正规方程组有唯一解,称其为最小二乘解。),(),(),(10fffn),(),(),(01000n),(),(),(11101n),(),(),(10nnnnnaaa10作为一种简单的情况,常使用多项式函数作为一种简单的
7、情况,常使用多项式函数Pn(x)作作为为(xi,yi) (i=1,2,m)的拟合函数。的拟合函数。nnkkxxxxxxx)(,)(,)(, 1)(10基函数之间的内积为:基函数之间的内积为:)()(),(1ijmiikjkxxmijikixx1mijkix1imiikkyxf1)(),(miikiyx1mkknkmkkkmkknmknkmknkmknkmknkmkkmkkmknkmkkyxyxyaaaxxxxxxxxm11110121111112111例例. 回到本节开始的实例回到本节开始的实例,从散点图可以看出,从散点图可以看出,纤维强度和拉伸倍数之间近似线性关系,故纤维强度和拉伸倍数之间近
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