private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
chart1.Series[0].Points.Clear(); //очищаем график, чтоб при новом клике на кнопку стирался предыдущий график
chart1.Series[1].Points.Clear();
int n = 30; //кол-во точек в массиве. Тут сделай под себя, это значение может меняться динамически. Главное, чтоб кол-во X и Y было одинаковым
double[] xVals = new double[n];
double[] yVals = new double[n];
Random rnd = new Random();
for (int i = 0; i < n; i++)
{
xVals[i] = i; //задаем массив X
yVals[i] = i + rnd.Next(-5, 5); //задаем некоторое отклонение от прямой, это наш массив Y
}
SimpleLinearRegression slr = new SimpleLinearRegression(xVals, yVals); //Создаем экземпляр класса и передаем в конструктор созданные выше массивы X и Y
for (int i = 0; i < yVals.Length; i++)
{
chart1.Series[0].Points.AddXY(xVals[i], yVals[i]); //рисуем точки с некоторым отклонением от прямой (их задали выше)
chart1.Series[1].Points.AddXY(xVals[i], slr.PredictY(i)); //рисуем те же X и предсказанные Y
}
}
static void Main(string[] args)
{
//getting matrix for parabola regression (order n)
Matrix mParabolaRegression = Matrix.GetMatrixFromTXT("data\\parabola_regression.txt", '\t');
NOrderSimpleParabolaRegression nospr = new NOrderSimpleParabolaRegression();
Matrix z = nospr.GetRegressionCoefficients(mParabolaRegression, 2);
double yVal = nospr.GetYForVectorX(z, 84.0);
//getting matrix from file
Matrix mFromFile = Matrix.GetMatrixFromTXT("data\\regress_data.txt", '\t');
//Muliple Linear Regression
var mlr = new MultipleLinearRegression();
int[] rows = Enumerable.Range(0, mFromFile.matrixBase.GetLength(0))
.Select(i => i)
.ToArray();
Matrix bVector = mlr.GetBCoefficientsForMatrix(mFromFile.GetMatrixPart(rows, new int[] { 1, 2, 3 }),
mFromFile.GetMatrixPart(rows, new int[] { 0 }));
//getting y for x0 = 1, x2 = 81, x3 = 259
double y = mlr.GetYForVectorXs(bVector, new int[] { 1, 81, 259 });
Console.WriteLine(mFromFile + "\n");
Console.WriteLine("y for x0 = 1, x1 = 81, x2 = 259 = " + y);
double[,] a = new double[3, 2];
a[0, 0] = 2;
a[0, 1] = 6;
a[1, 0] = 7;
a[1, 1] = 3;
a[2, 0] = 5;
a[2, 1] = 2;
double[,] b = new double[2, 3];
b[0, 0] = 1;
b[0, 1] = 7;
b[0, 2] = 3;
b[1, 0] = 2;
b[1, 1] = 5;
b[1, 2] = 6;
//double[,] sqvArr = new double[2, 2];
//sqvArr[0, 0] = 1;
//sqvArr[0, 1] = 7;
//sqvArr[1, 0] = 3;
//sqvArr[1, 1] = 2;
double[,] sqvArr = new double[3, 3];
sqvArr[0, 0] = -1;
sqvArr[0, 1] = -2;
sqvArr[0, 2] = 2;
sqvArr[1, 0] = 2;
sqvArr[1, 1] = 1;
sqvArr[1, 2] = 1;
sqvArr[2, 0] = 3;
sqvArr[2, 1] = 4;
sqvArr[2, 2] = 5;
Matrix matrixA = new Matrix(a);
Matrix matrixB = new Matrix(b);
Matrix matrixSkv = new Matrix(sqvArr);
//Invert matrix
Matrix invertedSkv = matrixSkv.Invert();
//determinant of matrix
double determinant = matrixSkv.GetDeterminant();
//Transporate matrix
Console.WriteLine(matrixA);
Console.WriteLine("\n");
matrixA = matrixA.Transpose();
Console.WriteLine(matrixA);
//Multipling to scalar
Console.WriteLine(matrixA);
matrixA = matrixA.MultiplyToScalar(10);
Console.WriteLine(matrixA);
Matrix matrixC = Matrix.MultiplyMatrices(matrixA, matrixB);
Console.WriteLine("Multiply marix\n\n{0}\n\nto matrix\n\n{1}\n\nIt gives:\n\n{2}\n\n"
, matrixA, matrixB, matrixC);
//Calculate simple linear regression
SimpleLinearRegression slr = new SimpleLinearRegression(xVals, yVals);
double yPredicted = slr.PredictY(4);
Console.WriteLine(yPredicted);
Console.ReadLine();
}
