局部线性回归c++实现

#include   
#include
using namespace std;  
  
const int Number = 6;  
const int Dimesion = 3;  
const float learningRate=0.001;       
const float errorThr=1; //variance threshold   
const int MAX=1000;     //Max times of iteration   
  
typedef struct Data{  
    float vectorComponent[Dimesion];  
}vectorData;  
  
vectorData x[Number] = {  
   /* {114} 
    {125} 
    {151} 
    {142}*/  
    {111}  
    {113}  
    {112}  
    {123}  
    {121}  
    {122}  
};  
float y[Number]={21051358};  
//lwr（局部线性回归）  
float weightValue（vectorData xivectorData x）{  
    float weight = 0.0;  
    for（int i=0;i        weight+=pow（xi.vectorComponent[i]-x.vectorComponent[i]2）;  
    }  
    float tempWeight = exp（-（weight/（2*36）））;  
    if（tempWeight<0.02）  
        tempWeight = 0.0;  
    return tempWeight;  
}  
  
float multiPly（vectorData x1vectorData x2）{  
    float temp = 0.0;  
   for（int i=0;i        temp += x1.vectorComponent[i]*x2.vectorComponent[i];  
    }  
    return temp;  
}  
  
vectorData addVectorData（vectorData x1vectorData x2）{  
    vectorData temp;  
    for（int i=0;i        temp.vectorComponent[i] = x1.vectorComponent[i]+x2.vectorComponent[i];  
    return temp;  
}  
  
vectorData minusVectorData（vectorData x1vectorData x2）{  
    vectorData temp;  
    for（int i=0;i        temp.vectorComponent[i] = x1.vectorComponent[i]-x2.vectorComponent[i];  
    return temp;  
}  
  
vectorData numberMultiVectorData（float paravectorData x1）{  
    vectorData temp;  
    for（int i=0;i        temp.vectorComponent[i] = x1.vectorComponent[i]*para;  
    return temp;  
}  
float costFunction（vectorData parameter[]vectorData inputData[]float inputResultData[]vectorData object）{  
    float costValue = 0.0;  
    float tempValue = 0.0;  
    float weightedValue = 0.0;  
    for（int i=0;i        tempValue = 0.0;  
          
        //consider all the parameters although most of them is zero   
        for（int j=0;j            tempValue += multiPly（parameter[j]inputData[i]）;  
        costValue += weightValue（inputData[i]object）*pow（（inputResultData[i]-tempValue）2）;      
    }  
  
    return （costValue/2*4）;