我试图使用第二个拉格朗日polinoomial插入一系列数据点。 具有
y=(x-x2)*(x-x3)/(x1-x2)*(x1-x3)*y1+
(x-x1)*(x-x3)/(x2-x1)*(x2-x3)*y2+
(x-x1)*(x-x2)/(x3-x1)*(x3-x2)*y3
和公式
x=7
很明显,二次函数可能不适合数据。这只是一个例子。
但我想知道为什么y=1500
的价值出乎意料地高。
如果我没错其 [(u'I', u'O'), (u'met', u'O'), (u'with', u'O'), (u'Alan', u'PERSON'), (u'yesterday', u'O')]
。
以上公式是否正确?
答案 0 :(得分:2)
<强>答案:强>
总结:
x
,您不能拥有两个不同的y
值;这违反了函数的定义。(x-x2)*(x-x3)/(x1-x2)*(x1-x3)
,而是((x-x2)*(x-x3)) / ((x1-x2)*(x1-x3))
。x3-x2
。如果您已绑定值,则将除以0。<强>后续:强>
啊,哈哈,难怪。1)修好了。无意中我切换了所有的x和y值。所以这些点的格式是(y,x)。
2)谢谢!括号改进了近似值。关于缺失的括号:我从接受的答案中得到了公式:Best way to find Quadratic Regression Curve in Java,但我不明白这条规则。
这是着名但基本的插值:拉格朗日插值。您可以在Wolfram mathworld: Lagrange Interpolating Polynomial验证其公式。我没有给你维基百科链接,因为这个看起来更漂亮。
您找到的链接必须包含拼写错误。由于您已建议进行修改,因此希望它很快就会获得批准。
3)这是一个(显着更大(回答你的第四个问题)时间序列。所以不可能有绑定值。
是的,时间序列没有绑定值。
答案 1 :(得分:1)
公式应该是正确的。但是当x = 17时,你有两个不同的y值,它可能是麻烦的原因。你可以尝试改变anthor x。