python最小二乘法线性拟合,最小二乘法线性回归python

　　核心代码将数组作为铭牌导入

　　导入随机

　　导入匹配

　　effit _ line _ by _ ran sac(point _ list，sigma，iters=1000，P=0.99):

　　使用随机抽样一致性算法算法对齐直线

　　#迭代最大次数iters=1000

　　#数据和模型公差希腊字母表中第十八个字母

　　#获得正确模型的概率P=0.99

　　#最佳模型的参数估计

　　best_a=0#线性梯度

　　best_b=0#直线切片

　　n_total=0#内点数

　　对于范围(ITERS):

　　#随机选取两点求解模型

　　sample _ index=随机。sample(range(len)point _ list，2))))))))))))))))))))))。

　　x _ 1=点列表[样本索引[0] [0]

　　y _ 1=点列表[样本索引[0] [1]

　　x _ 2=点列表[样本索引[1] [0]

　　y _ 2=点列表[样本索引[1] [1]

　　如果x_2==x_1:

　　继续

　　求# y=ax b，b

　　a=(y _ 2-y _ 1)/(x _ 2-x _ 1)))a=(y _ 2-y _ 1)

　　b=y1-a * x1

　　计算#内点数

　　total_inlier=0

　　对于索引新范围(len(point _ list)):

　　y _ estimate=a * point _ list[index][0]b

　　如果ABS(y _ estimate-point _ list[index][1])sigma:

　　total_inlier=1

　　#确定当前模型是否比以前估计的模型好

　　if total_inlier n_total:

　　iters=数学。对数(1-p)/数学。log)1-pow)total _ inlier/len)point _ list)，2))

　　n_total=total_inlier

　　best_a=a

　　best_b=b

　　#确定当前模型是否适合一半以上的点

　　if total _ inlierlen(point _ list)//2:

　　布莱克

　　返回最佳_a，最佳_b

　　if __name__==__main__ :

　　#测试

　　点数=[ (1,3),5,11),8,18),9,22),10,19),19,37 ] ]

　　a，b=fit_line_by_ransac(points，sigma=3)))))))))))))))))))))))。

　　print(line:y=%s*x%s ) % (a，b)))))))))))))))))))))。

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