C语言回归算法实战指南（从零开始实现线性回归）

C语言实现步骤

我们将分三步完成：

1. 准备训练数据（x 和 y 数组）
2. 计算斜率 a 和截距 b
3. 使用模型进行预测

完整C语言代码实现

以下是完整的最小二乘法C代码实现：

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>void linear_regression(double *x, double *y, int n, double *a, double *b) {    double sum_x = 0.0, sum_y = 0.0, sum_xy = 0.0, sum_x2 = 0.0;        for (int i = 0; i < n; i++) {        sum_x += x[i];        sum_y += y[i];        sum_xy += x[i] * y[i];        sum_x2 += x[i] * x[i];    }        double denominator = n * sum_x2 - sum_x * sum_x;        if (denominator == 0.0) {        printf("Error: Cannot compute regression (division by zero).\n");        *a = *b = 0.0;        return;    }        *a = (n * sum_xy - sum_x * sum_y) / denominator;    *b = (sum_y - (*a) * sum_x) / n;}int main() {    const int n = 5;    double x[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};    double y[] = {2.1, 3.9, 6.0, 8.1, 9.9};        double slope, intercept;    linear_regression(x, y, n, &slope, &intercept);        printf("Slope (a): %.4f\n", slope);    printf("Intercept (b): %.4f\n", intercept);        double new_x = 6.0;    double prediction = slope * new_x + intercept;    printf("Prediction for x=%.1f: y=%.4f\n", new_x, prediction);        return 0;}

代码解析

• linear_regression 函数接收输入数组 x、y、样本数量 n，并通过指针返回斜率 a 和截距 b。
• 我们先计算四个关键总和：sum_x、sum_y、sum_xy、sum_x²。
• 然后根据最小二乘公式计算 a 和 b。
• 主函数中使用了一组模拟数据进行测试，并对 x=6.0 做出预测。

编译与运行

将上述代码保存为 regression.c，在终端执行：

gcc regression.c -o regression./regression

你将看到类似以下输出：

Slope (a): 1.9800Intercept (b): 0.1800Prediction for x=6.0: y=12.0600

总结

通过本教程，你已经掌握了如何用C语言实现一个基础但实用的线性回归算法。这不仅加深了你对机器学习C语言底层原理的理解，也为后续学习更复杂的模型打下坚实基础。记住，最小二乘法C代码是许多高级算法的基石，值得反复练习！

继续探索 C 语言在数据科学中的无限可能吧！