C++通过Eigen库实现最小二乘法的三种方法

C++通过Eigen库实现最小二乘法的三种方法

1、最小二乘法的数学原理

2、矩阵伪逆的C++实现

Maltab中通过pinv函数可以实现矩阵伪逆的求解，那如何在C++中实现矩阵的计算呢，比如Ax=B，这种表达式是在最小二乘法中常见的表达式，如何通过最小二乘法求解出x呢？通过调用Eigen库即可实现最小二乘法。

方法一 ：通过SVD分解实现

实现案例：

#include <iostream>

#include <Eigen/Dense>

using namespace std;

using namespace Eigen;

int main()

{

   MatrixXf A = MatrixXf::Random(3, 2);

   cout << "Here is the matrix A:n" << A << endl;

   VectorXf b = VectorXf::Random(3);

   cout << "Here is the right hand side b:n" << b << endl;

   cout << "The least-squares solution is:n"

        << A.bdcSvd(ComputeThinU | ComputeThinV).solve(b) << endl;

}

方法二 ：通过QR分解实现

实现案例：

MatrixXf A = MatrixXf::Random(3, 2);

VectorXf b = VectorXf::Random(3);

cout << "The solution using the QR decomposition is:n"

     << A.colPivHouseholderQr().solve(b) << endl;

方法三 ：通过常规表达式实现

 Ax = b is equivalent to solving the normal equation ATAx = ATb

实现案例

MatrixXf A = MatrixXf::Random(3, 2);

VectorXf b = VectorXf::Random(3);

cout << "The solution using normal equations is:n"

     << (A.transpose() * A).ldlt().solve(A.transpose() * b) << endl;

当矩阵A为病态矩阵时，通过常规表达式求解时效果不好。

总结

SVD分解方法最准确，但是运算速度最慢；常规求解方法运算速度快，但准确度低；QR分解在两者之间。

最后

以上就是震动滑板为你收集整理的C++通过Eigen库实现最小二乘法的三种方法的全部内容，希望文章能够帮你解决C++通过Eigen库实现最小二乘法的三种方法所遇到的程序开发问题。

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