Java 非负多元线性回归库答案

【问题标题】：Java Non-negative multiple linear regression libraryJava 非负多元线性回归库
【发布时间】：2018-04-09 16:40:06
【问题描述】：

我正在处理一个 Java 项目，我必须计算一个多元线性回归，但我希望得到的参数是非负的。是否有现有的商业友好许可库来做这样的事情？我一直在寻找非负最小二乘库，但没有成功。

【问题讨论】：

标签： linear-regression java

【解决方案1】：

好吧，我找不到任何纯 Java 库，所以我根据 [1] 的文章自己构建了它，可以在 [2] 和 [3] 中找到。我给出算法：

P, R 是主动集和被动集。 t() 是转置

问题是在x>0条件下求解Ax = b

P=null
R = {1,2,...,m}
x = 0
w = t(A)*(b-A*x)
while R<>null and max{wi|i in R}>0 do:
    j = argmax{wi|i in R}
    P = P U {j}
    R = R\{j}
    s[P] = invert[t(A[P])A[P]]t(A[P])b
    while sp<=0 do:
        a = -min{xi/(di-xi)|i in P and di<0}
        x = x + a*s -x
        update(P)
        update(R)
        sP = invert[t(A[P])A[P]]t(A[P])b
        sR = 0
    x = s
    w = t(A)*(b-A*x)
return x

对于其他定义，我强烈建议阅读在线论文 [2] 和 [3]（请参阅下面的链接；））

[1] Lawson, C. L. 和 Hanson, R. J. (1974)。解决最小二乘问题（第 161 卷）。新泽西州恩格尔伍德悬崖：普伦蒂斯霍尔。 [2] Rasmus Bro et Sijmen De Jong：一种快速的非负约束最小二乘法算法。化学计量学杂志，11（5）：393–401，1997。http://www.researchgate.net/publication/230554373_A_fast_non-negativity-constrained_least_squares_algorithm/file/79e41501a40da0224e.pdf [3] Donghui Chen et Robert J Plemmons：数值分析中的非负约束。在数值分析的诞生研讨会上，第 109-140 页，2009 年。http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.157.9203&rep=rep1&type=pdf

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用 Apache Commons Math，使您的约束成为目标函数的额外成本。请参阅此处的第 14.4 节：http://commons.apache.org/proper/commons-math/userguide/leastsquares.html

【讨论】：

【解决方案3】：

你试过Weka吗？它是 Java 并且在 GNU 通用公共许可证下。它主要是一个用于实验的 GUI 工具，但您也可以将其用作库。它应该有线性回归的实现。

【讨论】：

感谢您的回答，但 Weka 似乎没有我需要的功能。我没有找到非负线性回归，也没有找到多元线性回归。也许我错过了什么？
不知道“物流”是什么意思，但是weka.sourceforge.net/doc.packages/supervisedAttributeScaling/…呢？
非常感谢。逻辑回归与线性回归不同，实际上相差甚远。它实际上是一个二元预测器。

【解决方案4】：

正如George Foreman 指出的那样，您可以使用 apache commons math。特别是对象 OLSMultipleLinearRegression，它提供了执行多元回归分析的方法。

这里有一些关于如何做到这一点的代码。

OLSMultipleLinearRegression ols = new OLSMultipleLinearRegression();

双[]数据=新双[75]；

int numberOfObservations = 25;

int numberOfIndependentVariables = 3;

    try {
        ols.newSampleData(data, numberOfObservations, numberOfIndependentVariables);
    } catch (IllegalArgumentException e) {
        e.printStackTrace();
        return;
    }

这里是整个 github 项目，您可以从中下载有关如何在 Java 中使用多元回归的工作示例：https://github.com/tekrar/MultRegressionInJava

【讨论】：