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问题如下。我有一维数据数组,我需要以最佳方式近似给定数量的水平线(例如,3 条线)(因此,汇总误差变得最小)。近似方法应该尽可能快(所以,我不能取每条水平线,近似数据集,从数据集中提取它的值,然后用剩余的线集近似其余部分)。现在,我不知道该怎么做,只是稍微感觉这个问题的解决方案与最大子阵列问题的解决方案有关。拜托,你能给我一些建议如何解决它吗?

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一维数据集的最小二乘近似值定义为它的算术平均值,所以有一条线。我不确定您要对其他两个使用什么标准。

于 2012-06-27T16:39:24.643 回答