用 JS 写一个同 Excel 主要表现的智能化添充优化算
而数字能量数组原素a1c，则能够解决成那样：
{
realValue: a1c ,
numericValue: 1,
splitParts: [ a , c ],
index: 2
}能够留意到，我能获取每个原素的纯数据一部分出去，随后把其他一部分根据一数量组存储起來。这一切便是Separator所做的工作中，大家最后会获得一个富含信息内容的新数字能量数组，随后再次大家的工作中吧！
Classifier
智能化添充的最少企业是“组”。当我们们根据上一步获得一个富含信息内容的新数字能量数组以后，接下去就应当对他们开展有效的排序。排序的姿势包括了2个关键点：
同一组的数据信息应当有着一致的“种类”，这儿大家应用 splitParts特性去完成。
同一组的数据信息应当是持续的，不然得话就需要把不持续的数据信息丢到一个新的组去。
假定有一数量组[1,2, a1c , a2c ,6,8]，原素1和2就应当被分派到名叫Number的组去，a1c和a2c则会被分派到名叫ac的组里边，而6和8则会被此外分派到名叫Number1的新组里边去，最终結果以下：
{
Number : [{
realValue: 1 ,
}, {
realValue: 2 ,
ac : [{
realValue: a1c ,
}, {
realValue: a2c ,
Number1 : [{
realValue: 6 ,
}, {
realValue: 8 ,
}根据所述流程，大家取得成功把数据信息开展排序，组与组中间的原素其实不会互相影响。接下去大家必须完成一个专业做“线形重归”的方式，拥有这一方式大家才可以多数据开展“预测分析”。
Linear regression
“线形重归”是一数量学基础理论， a = ∑(x−x )(y−y ) / ∑(x−x )(x−x )
在其中x 是全部点x座标的均值数，一样的，y 是全部点y座标的均值数。
根据这条公式计算，大家能够随便获得数字能量数组[1,3]的直线斜率和偏位量为{a:2,b:1}，随后便可以了解之后的数据信息迈向可能是[5,7,9,...]。
这便是整一个“智能化添充”的关键基本原理，接下去大家便可以借助这一基本原理去完成数据信息的预测分析了。
Predictor
依靠线形重归的能量，大家能够根据设定预测分析的频次，逐个逐个地对每个排序数据信息开展预测分析，随后再把他们组成到一起产生一个新的結果数字能量数组。
之上文Classifier中的排序数据信息为例子，对它预测分析一次，結果以下：
{
Number : [{
realValue: 1 ,
index: 0,
}, {
realValue: 2 ,
index: 1,
}, {
realValue: 3 ,
index: 6,
}, {
realValue: 4 ,
index: 7,
ac : [{
realValue: a1c ,
index: 2,
}, {
realValue: a2c ,
index: 3,
}, {
realValue: a3c ,
index: 8,
}, {
realValue: a4c ,
index: 9,
Number1 : [{
realValue: 6 ,
index: 4,
}, {
realValue: 8 ,
index: 5
}, {
realValue: 10 ,
index: 10,
}, {
realValue: 12 ,
index: 11
}因为大家了解每个数据信息的下标，因此大家能够简易又准确地把他们放进恰当的部位去，最终輸出以下：
[1, 2, a1c , a2c , 6, 8, 3, 4, a3c , a4c , 10, 12]
接下去大家能够看来看检测测试用例比照Excel主要表现：
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