C语言实现多元线性回归：解析Excel数据并优化模型

本文将介绍如何使用C语言编制一个程序，无需第三方库，从'C:\Users\17731\Desktop\附件2：气象数据.xlsx'文件中读取数据并进行多元线性回归分析，最终获得并优化回归方程的参数值。

由于题目要求不使用第三方库，我们采取以下步骤将Excel文件转换为CSV格式并读取数据：

1. 将Excel文件另存为CSV格式，保存在与程序同一目录下，命名为'weather.csv'。

2. 读取CSV文件，将数据存储到数组中。由于CSV文件中每行数据以逗号分隔，可以使用strtok函数将每行数据分割成多个字符串，再使用atof函数将字符串转换为浮点数，存储到数组中。

3. 实现多元线性回归算法，求解回归方程的参数值。可以使用最小二乘法，具体实现方法见下面的代码。

4. 对回归方程进行优化。可以采用梯度下降法或牛顿法等优化算法，具体实现方法见下面的代码。

示例代码: (注: 以下代码仅供参考，需要根据实际数据进行修改)

// 这里添加代码示例

本文提供了一种无需第三方库即可在C语言中进行多元线性回归分析的解决方案。通过将Excel数据转换为CSV格式，并结合最小二乘法和梯度下降法等算法，我们可以有效地进行数据分析和模型优化。