[发明专利]一种曲线拟合的检验方法在审
申请号: | 201710429498.7 | 申请日: | 2017-06-08 |
公开(公告)号: | CN108228534A | 公开(公告)日: | 2018-06-29 |
发明(设计)人: | 韩超;季统凯 | 申请(专利权)人: | 国云科技股份有限公司 |
主分类号: | G06F17/15 | 分类号: | G06F17/15 |
代理公司: | 广东莞信律师事务所 44332 | 代理人: | 余伦 |
地址: | 523808 广东省东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明涉及数据分析挖掘技术领域,具体涉及一种数据集的曲线拟合的检验方法。本发明方法是先设定相关性判断值;然后,对数据集进行相关性分析,如果相关性r大于判断值,表示关联性极强,则使用线性模型函数;否则,使用数据集对多项式二次、多项式三次、多项式五次、幂函数和对数函数这五种模型函数分别进行计算,求解各模型函数的系数,得到具体的模型函数;然后比较各个点到模型函数距离的平方和的大小,选择平方和值小的模型函数。本发明提供了一种选择最优模型函数的方法。 | ||
搜索关键词: | 模型函数 平方和 曲线拟合 数据集 对数函数 使用数据 数据分析 线性模型 最优模型 关联性 幂函数 求解 检验 挖掘 分析 | ||
【主权项】:
1.一种曲线拟合的检验方法,其特征在于:所述的方法是先设定相关性判断值;然后,对数据集进行相关性分析,如果相关性r大于判断值,表示关联性极强,则使用线性模型函数;否则,使用数据集对多项式二次、多项式三次、多项式五次、幂函数和对数函数这五种模型函数分别进行计算,求解各模型函数的系数,得到具体的模型函数;然后比较各个点到模型函数距离的平方和的大小,和越小表示拟合的效果越佳,可选择平方和值小的模型函数。
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