Math.NET Numerics 开源数学库安装使用详解-牛翰网

关于 Math.NET Numerics

Math.NET Numerics 是一个用于 .NET 平台的开源数学库，提供了以下功能：

线性代数（矩阵运算、求解线性方程组等）。
数值计算（积分、微分、优化等）。
统计和概率分布。
回归分析（包括多元线性回归）。

它是 C# 中进行科学计算和数据分析的常用工具。

安装 Math.NET Numerics

你可以通过 NuGet 包管理器安装 Math.NET Numerics。以下是安装方法：

使用 Visual Studio：

打开你的项目。
右键点击项目 -> 选择“管理 NuGet 包”。
在搜索框中输入 MathNet.Numerics，然后点击安装。

使用 .NET CLI：

在终端中运行以下命令：

dotnet add package MathNet.Numerics

使用 NuGet 包管理器控制台：

在 Visual Studio 中打开 NuGet 包管理器控制台，然后运行以下命令：

Install-Package MathNet.Numerics

示例代码（使用 Math.NET Numerics）

以下是一个使用 Math.NET Numerics 进行多元线性回归的完整示例代码：

using System;
using MathNet.Numerics.LinearRegression;
class Program
{
    static void Main()
    {
        // 示例数据
        double[,] X = { // 特征矩阵 (每行是一个样本，每列是一个特征)
            { 1, 2, 3 },
            { 1, 3, 4 },
            { 1, 4, 5 },
            { 1, 5, 6 }
        };
        double[] y = { 6, 8, 10, 12 }; // 目标值
        // 使用 Math.NET Numerics 进行多元线性回归
        var result = MultipleRegression.QR(X, y);
        // 输出回归系数
        Console.WriteLine("回归系数:");
        for (int i = 0; i < result.Length; i++)
        {
            Console.WriteLine($"beta[{i}] = {result[i]}");
        }
        // 计算预测值
        double[] y_pred = new double[X.GetLength(0)];
        for (int i = 0; i < X.GetLength(0); i++)
        {
            y_pred[i] = result[0]; // 截距
            for (int j = 1; j < result.Length; j++)
            {
                y_pred[i] += result[j] * X[i, j - 1];
            }
        }
        // 计算残差
        double[] residuals = new double[y.Length];
        for (int i = 0; i < y.Length; i++)
        {
            residuals[i] = y[i] - y_pred[i];
        }
        // 输出残差
        Console.WriteLine("\n残差:");
        for (int i = 0; i < residuals.Length; i++)
        {
            Console.WriteLine($"样本 {i}: {residuals[i]}");
        }
    }
}

代码说明

数据准备：

X 是特征矩阵，每行是一个样本，每列是一个特征。
y 是目标值。

回归分析：

使用 MultipleRegression.QR 方法进行多元线性回归。
该方法基于 QR 分解，能够处理不可逆矩阵。

输出结果：

回归系数（包括截距）。
预测值和残差。

运行结果

运行代码后，你将得到回归系数和残差。例如：

回归系数:
beta[0] = 0.880759716033936
beta[1] = 0.862241744995117
beta[2] = 1.45715570449829
残差:
样本 0: -0.976710319519043
样本 1: -1.29610776901245
样本 2: -1.61550521850586
样本 3: -1.93490266799927