DTW算法.doc

DTW算法
D
matlab做线性回归
一元线性回归
      用y=a*x+b来拟合一组数据{{x1,y1},{x2,y2}…{xn,yn}}
          matlab中使用polyfit
             x=data(:,1);
             y=data(:,2);
             p=polyfit(x,y,1); 
             p(1)为斜率a，p(2)为截距b
多元线性回归
      用y=a1*x1+a2*x2+..+am*xm来拟合数据点{x1i,x2i,…xmi,yi} (i=1~n)
               |x11,x21,…xm1|
        A =  |x12,x22,…xm2|
               |…   …   …  …|
               |x1n,x2n,…xmn|
        Y =  (y1,y2,y3,…,yn)'
      则系数{a1,a2,…,am}'=pinv(A)*Y
      在matlab中使用
      coeff=A\Y
      则可以得到最小二乘意义上的拟合系数
matlab解线性回归
作者：RT  时间：2008-7-3 14:32:34
  1、考察温度x对产量y的影响，测得下列10组数据：
温度(C)  20   25   30  35  40  45  50  55  60  65
产量(kg)   
求y关于x的线性回归方程，检验回归效果是否显著，并预测x=42
℃时产量的估值及预测区间（置信度95%）.
解题思路如下：
x=20:5:65;
X=[ones(10,1) x'];
Y=[ ]';