% 假设有一组数据 x 和 yx = [1, 2, 3, 4, 5];y = [1.2, 2.5, 3.7, 4.2, 5.1];% 构造数据矩阵A和向量bA = [ones(size(x)); x; sin(x); exp(x)]';b = y';% 使用最小二乘法求解系数coeff = A \ b;% 打印输出系数fprintf('a0 = %f, a1 = %f, a2 = %f, a3 = %f\n', coeff(1), coeff(2), coeff(3), coeff(4));

这段代码使用最小二乘法求解数据集 (x,y) 的线性回归方程，其中 x 和 y 分别表示自变量和因变量。数据矩阵 A 的构造方式为将 x、sin(x) 和 exp(x) 三个函数作为基函数，同时添加一个全为 1 的列向量，从而构造出 5 行 4 列的数据矩阵 A。向量 b 则是数据集 y 的转置。通过计算 A 和 b 的最小二乘解，即可得到线性回归模型的系数。最后，打印输出系数结果。