Algorithm 我可以对该算法进行哪些更改以绘制对数图最佳拟合曲线？

我在这里使用了一种算法：绘制一条最佳拟合线，如下所示：

int pointCount = 0; //The number of readings in the graph
    double SumX = 0; //Sum of all the X values
    double SumY = 0; //Sum of all the Y values
    double SumX2 = 0; //Sum of all the squares of the X values
    double SumXY = 0; //Sum of all the products X*Y for all the points
    double XMean = 0; //Mean of the X values
    double YMean = 0; //Mean of the Y values
    double Gradient = 0; //The gradient of the graph
    double YIntercept = 0; //The y-intercept of the graph

    for (int q=0; q<29;q++)
    {
        if (GraphReadings[q*2+2] != 0)
        {
            pointCount = pointCount + 1;
            SumX=SumX + q;
            SumY=SumY + GraphReadings[q*2+2];
            SumX2=SumX2 + (q*q);
            SumXY=SumXY + (q*GraphReadings[q*2+2]);
        }
    }

    XMean = SumX / pointCount;
    YMean = SumY / pointCount;
    Gradient = (SumXY - SumX * YMean) / (SumX2 - SumX * XMean);
    YIntercept = YMean - Gradient * XMean;

    for (int k = 0; k<141; k++)
    {
        x2[k]=k;
        y2[k]=Gradient * k + YIntercept;
    }

int pointCount=0//图表中的读数数
双SumX=0//所有X值之和
双SumY=0//所有Y值之和
双SumX2=0//X值的所有平方和
双SumXY=0//所有点的所有乘积X*Y之和
双XMean=0//X值的平均值
双YMean=0//Y值的平均值
双梯度=0//图的梯度
双Y间期=0//图的y截距
对于（int q=0；请询问您最喜欢的“对数回归”搜索引擎。或者阅读这些内容。@Axelkeper这与“逻辑回归”相同吗？否，“逻辑回归”处理的是将项目分配给a（通常较小）的分类变量集合或类别的数量。对于您的情况，对数回归看起来像是选择的方法，因为它将对数数据转换为线性数据。