c# 模拟线性回归的示例

最近刚开始接触机器学习，在这里使用c#模拟一元线性回归，先上图看效果

因为源码中有一些控件是自己封装的，所以就不上传可运行的程序集了，贴出核心代码，以供参考，如有不对，请多多给予建议

private void ryButtonX1_Click(object sender, EventArgs e)
   {
     string[] xnum = richTextBox1.Text.Trim().Split(',');//x值
     string[] ynum = richTextBox2.Text.Trim().Split(',');//y值
     if (xnum.Length != ynum.Length)
     {
       MessageBox.Show("输入数据有误!");
       return;
     }
     ryTextBoxX1.Text = xnum.Length+"";//个数
     decimal xsum = 0;//x值求和
     decimal ysum = 0;//y值求和
     for(int i = 0; i < xnum.Length; i++)
     {
       xsum = xsum + ConvertExtend.ToDecimal(xnum[i],0);
       ysum = ysum + ConvertExtend.ToDecimal(ynum[i], 0);
     }
     decimal xAve = ConvertExtend.ToDecimal(xsum / xnum.Length, 0);//x平均值
     decimal yAve = ConvertExtend.ToDecimal(ysum / xnum.Length, 0);//y平均值

ryTextBoxX3.Text = string.Format("{0:N}", xAve);//保留两位小数
     ryTextBoxX4.Text = string.Format("{0:N}", yAve);

decimal molecule = 0;//分子
     decimal Denominator = 0;//分母
     for (int i = 0; i < xnum.Length; i++)
     {
       molecule = molecule + (ConvertExtend.ToDecimal(xnum[i], 0) - xAve) * (ConvertExtend.ToDecimal(ynum[i], 0) - yAve);
       Denominator = Denominator+(ConvertExtend.ToDecimal(xnum[i], 0) - xAve) * (ConvertExtend.ToDecimal(xnum[i], 0) - xAve);
     }
     ryTextBoxX2.Text = string.Format("{0:N}", molecule / Denominator);//斜率
     ryTextBoxX5.Text = (yAve - (molecule / Denominator) * xAve)+"";//截距

if (ConvertExtend.ToDecimal(ryTextBoxX5.Text, 0) < 0)
     {
       ryTextBoxX6.Text = ryTextBoxX2.Text + "X" + ryTextBoxX5.Text;
     }else
     {
       ryTextBoxX6.Text = ryTextBoxX2.Text + "X+" + ryTextBoxX5.Text;
     }

#region 画点
     chartLabTrend.ChartAreas[0].AxisX.CustomLabels.Clear();
     List<decimal?> lx = new List<decimal?>();
     List<decimal?> l1 = new List<decimal?>();
     for (int i = 1; i <= xnum.Length; i++)
     {
       CustomLabel label1 = new CustomLabel();
       if (xnum[i - 1] != "")
       {
         label1.Text = ConvertExtend.ToDecimal(xnum[i - 1],0).ToString();
         label1.ToPosition = i * 2;
         chartLabTrend.ChartAreas[0].AxisX.CustomLabels.Add(label1);
         label1.GridTicks = GridTickTypes.Gridline;
         lx.Add(i);
         if (ynum[i - 1] == null)
         {
           l1.Add(null);
         }
         else
         {
           l1.Add(ConvertExtend.ToDecimal(ynum[i - 1],0));
         }
       }
     }
     chartLabTrend.Series[0].Points.DataBindXY(lx, l1);
     #endregion

#region 画线
     chartLabTrend.ChartAreas[0].AxisX.CustomLabels.Clear();
     List<decimal?> lx1 = new List<decimal?>();
     List<decimal?> l11 = new List<decimal?>();
     for (int i = 1; i <= xnum.Length; i++)
     {
       CustomLabel label2 = new CustomLabel();
       if (xnum[i - 1] != "")
       {
         label2.Text = ConvertExtend.ToDecimal(xnum[i - 1], 0).ToString();
         label2.ToPosition = i * 2;
         chartLabTrend.ChartAreas[0].AxisX.CustomLabels.Add(label2);
         label2.GridTicks = GridTickTypes.Gridline;
         lx1.Add(i);
         if (ynum[i - 1] == null)
         {
           l11.Add(null);
         }
         else
         {
           l11.Add(ConvertExtend.ToDecimal(ConvertExtend.ToDecimal(xnum[i - 1],0)*molecule / Denominator
             + ConvertExtend.ToDecimal(ryTextBoxX5.Text,0), 0));
         }
       }
     }
     chartLabTrend.Series[1].Points.DataBindXY(lx1, l11);
     #endregion

}

来源：https://www.cnblogs.com/cui0614/p/11293793.html