本篇章节讲解基于PHP实现的多元线性回归模拟曲线算法。分享给大家供大家参考,具体如下:
多元线性回归模型:
我们根据一组数据: 类似
方法:利用最小二乘法
公式:

我们只用公式的前半部分,也就是用矩阵来计算
式中的X就是arr_x,二维数组我们可以把它看成是一个矩阵,式中的y就是arr_y,也把它看成一个矩阵(5,15),不过应该是竖着写的。
然后可以根据公式我们会发现要用到矩阵的相乘,转置,求逆;所以下面的代码一一给出:
get_complement($data,$i);
      if ($i % 2 === 0) {
        $ans = $ans + $data[0][$i] * ($this->cal_det($data_temp));
      } else {
        $ans = $ans - $data[0][$i] * ($this->cal_det($data_temp));
      }
    }
  }
  return $ans;
}
/*计算矩阵的伴随矩阵*/
public function ajoint($data) {
  $m = count($data);
  $n = count($data[0]);
  $data2 =[];
  for ($i = 0; $i < $m; $i++) {
    for ($j = 0; $j < $n; $j++) {
      if (($i + $j) % 2 === 0) {
        $data2[$i][$j] = $this->cal_det($this->get_complement($data,$j));
      } else {
        $data2[$i][$j] = - $this->cal_det($this->get_complement($data,$j));
      }
    }
  }
  return $this->trans($data2);
}
/*转置矩阵*/
public function trans($data) {
  $i = count($data);
  $j = count($data[0]);
  $data2 =[];
  for ($k2 = 0; $k2 < $j; $k2++) {
    for ($k1 = 0; $k1 < $i; $k1++) {
      $data2[$k2][$k1] = $data[$k1][$k2];
    }
  }
  /*将矩阵转置便可得到伴随矩阵*/
  return $data2;
}
/*求矩阵的逆,输入参数为原矩阵*/
public function inv($data) {
  $m = count($data);
  $n = count($data[0]);
  $data2 =[];
  $det_val = $this->cal_det($data);
  $data2 = $this->ajoint($data);
  for ($i = 0; $i < $m; $i++) {
    for ($j = 0; $j < $n; $j++) {
      $data2[$i][$j] = $data2[$i][$j] / $det_val;
    }
  }
  return $data2;
}
/*求两矩阵的乘积*/
public function getProduct($data1,$data2) {
  /*$data1 为左乘矩阵*/
  $m1 = count($data1);
  $n1 = count($data1[0]);
  $m2 = count($data2);
  $n2 = count($data2[0]);
  $data_new =[];
  if ($n1 !== $m2) {
    return false;
  } else {
    for ($i = 0; $i <= $m1 -1; $i++) {
      for ($k = 0; $k <= $n2 -1; $k++) {
        $data_new[$i][$k] = 0;
        for ($j = 0; $j <= $n1 -1; $j++) {
          $data_new[$i][$k] += $data1[$i][$j] * $data2[$j][$k];
        }
      }
    }
  }
  return $data_new;
}
/*多元线性方程*/
public function getParams($arr_x,$arr_y) {
  $final =[];
  $arr_x_t = $this->trans($arr_x);
  $result = $this->getProduct($this->getProduct($this->inv($this->getProduct($arr_x_t,$arr_x)),$arr_x_t),$arr_y);
  foreach ($result as $key => $val) {
    foreach ($val as $_k => $_v) {
      $final[] = $_v;
    }
  }
  return $final;
}
最后的getParams()方法就是最后求b参数数组的方法,传入一个二维数组arr_x, 和一个一维数组arr_y就可以了。
这一般用于大数据分析,根据大数据来模拟和预测下面的发展和走势。
PS:这里为大家推荐两款相关模拟曲线工具供大家参考:
在线多项式曲线及曲线函数拟合工具:
在线绘制多项式/函数曲线图形工具:
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希望本文所述对大家PHP程序设计有所帮助。