matlab最小二乘法拟合

MATLAB中使用最小二乘法进行数据拟合可以使用polyfit函数。该函数可以拟合一组数据点的多项式拟合曲线，其函数格式为：

p = polyfit(x,y,n)

其中，x和y分别为待拟合数据的向量，n为拟合多项式的阶数，p为拟合多项式系数的向量。

例如，我们有如下数据：

x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2.1, 3.9, 6.1, 8.2, 10.1];

我们想要用一个一次多项式拟合这些数据，可以使用以下代码：

p = polyfit(x, y, 1);

这样就得到了拟合多项式的系数，p的值为：

p = 2.0200    0.0200

其中，p(1)为拟合多项式的斜率，p(2)为拟合多项式的截距。我们可以通过以下代码绘制出拟合曲线和原始数据点：

% 绘制原始数据点
plot(x, y, 'o');

hold on;

% 生成拟合曲线上的点
x_fit = linspace(min(x), max(x), 100);
y_fit = polyval(p, x_fit);

% 绘制拟合曲线
plot(x_fit, y_fit, '-');

hold off;

这样就可以得到拟合曲线和原始数据点的图像。