这篇文章将为大家详细讲解有关Apache Commons Math3探索之多项式曲线拟合的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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具体如下。

多项式曲线拟合：org.apache.commons.math4.fitting.PolynomialCurveFitter类。

用法示例代码：

// ... 创建并初始化输入数据： 
double[] x = new double[...]; 
double[] y = new double[...]; 
将原始的x-y数据序列合成带权重的观察点数据序列： 
WeightedObservedPoints points = new WeightedObservedPoints(); 
// 将x-y数据元素调用points.add(x[i], y[i])加入到观察点序列中 
// ... 
PolynomialCurveFitter fitter = PolynomialCurveFitter.create(degree);  // degree 指定多项式阶数 
double[] result = fitter.fit(points.toList());  // 曲线拟合，结果保存于双精度数组中，由常数项至最高次幂系数排列

首先要准备好待拟合的曲线数据x和y，这是两个double数组，然后把这两个数组合并到WeightedObservedPoints对象实例中，可以调用WeightedObservedPoints.add(x[i], y[i])将x和y序列中的数据逐个添加到观察点序列对象中。随后创建PolynomialCurveFitter对象，创建时要指定拟合多项式的阶数，注意阶数要选择适当，不是越高越好，否则拟合误差会很大。最后调用PolynomialCurveFitter的fit方法即可完成多项式曲线拟合，fit方法的参数通过WeightedObservedPoints.toList()获得。拟合结果通过一个double数组返回，按元素顺序依次是常数项、一次项、二次项、……。

完整的演示代码如下：

interface TestCase 
{ 
  public Object run(List