좌표들의 Fitting 근사함수 생성앱 만들기
개요 이번 예제는 마우스로 드래그한 좌표를 기반으로 근사함수를 Fitting 하는 예제 입니다. 차트 위 마우스로 선을 그리면 해당 좌표에 적합한 근사함수를 차수에 따라 만들어주는 기능을 가지고 있습니다. (함수 항의 0.00 은 소수점 표시가 2자리로 고정 되어 그 이하값이 생략되지만 연산에는 반영) [DragFit 실행화면] 동영상을 통해 차수가 올라갈 수록 보다 적합 해지는 과정을 확인 할 수 있습니다. 참고로 위 예제는 Numpy의 polyfit () 함수 에 의해 데이터 셋을 근사화 하고 있습니다. 좀 더 들여다 보면 polyfit 함수는 3개의 전달인자 x data, y data, deg(차수) 를 전달하면 최소제곱법 을 사용하여 직선의 기울기 와 절편 을 찾을 수 있습니다. 직선의 기울기와 절편은 데이터 셋과 직선 사이의 오차의 제곱합을 최소화 하는 값입니다. 예를 들면 아래의 데이터 셋을 최소제곱법으로 근사하면 아래와 같습니다. import numpy as np # 주어진 데이터 포인트들 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y = np.array([3, 6, 5, 8, 10]) z = np.polyfit(x, y, 1) print(z) # z = [1.6 1.6] # 기울기, 절편 # f(x) = 1.6 * x + 1.6 [최소제곱법 예]
