matlab最小二乘算法

以下是使用MATLAB进行最小二乘法的示例：

假设我们有以下数据点：

x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [1.1, 1.9, 3.2, 4.1, 5.2];

我们想要拟合一个一次多项式 y = a*x + b 来逼近这些数据点。

我们可以使用 MATLAB 中的 polyfit 函数来进行最小二乘拟合。该函数的语法如下：

p = polyfit(x, y, n)

其中，x 和 y 是数据点的向量，n 是多项式的次数。该函数返回一个包含多项式系数的向量 p。

对于我们的示例，我们可以使用以下代码进行一次多项式拟合：

p = polyfit(x, y, 1);

这将返回一个包含两个元素的向量 p，其中 p(1) 是斜率 a，p(2) 是截距 b。

我们可以使用 polyval 函数来计算拟合直线在 x 处的值。该函数的语法如下：

yfit = polyval(p, x);

对于我们的示例，我们可以使用以下代码计算拟合直线在 x 处的值：

yfit = polyval(p, x);

最后，我们可以使用 plot 函数将原始数据点和拟合直线绘制在同一张图上。该函数的语法如下：

plot(x, y, 'o', x, yfit, '-')

对于我们的示例，我们可以使用以下代码将原始数据点和拟合直线绘制在同一张图上：

plot(x, y, 'o', x, yfit, '-')

这将绘制出一张包含原始数据点和拟合直线的图表。