线性最小二乘法 matlab
时间: 2023-10-19 14:27:25 浏览: 59
线性最小二乘法是一种常用的数据拟合方法,在MATLAB中也有相应的函数可以实现。引用中提到,线性最小二乘法在工程中应用最广泛的是直线拟合,即通过给定数据点,找到一条最佳拟合直线来描述数据的趋势。在MATLAB中,可以使用polyfit函数进行直线拟合,该函数可以根据给定的数据点以及拟合的次数,返回拟合得到的多项式的系数。
除了polyfit函数,MATLAB还提供了其他函数用于线性最小二乘法的拟合。引用中提到,对于非线性曲线的拟合,例如指数曲线,需要进行变量代换,化为对线性函数的拟合。可以使用lsqcurvefit函数进行非线性最小二乘法的拟合,该函数可以通过给定的模型函数和初始参数值来拟合数据。
另外,引用中提到了两种观点来计算最小二乘法拟合直线,即代数计算和伪逆方法计算。在MATLAB中,可以使用polyfit函数和lsqcurvefit函数来实现这两种方法。
总结来说,MATLAB中提供了polyfit函数和lsqcurvefit函数来实现线性最小二乘法的拟合,可以根据具体的需求选择适合的函数进行数据拟合。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [最小二乘法线性拟合介绍以及matlab实现](https://blog.csdn.net/subtitle_/article/details/122756859)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [线性最小二乘法(附MATLAB代码)](https://blog.csdn.net/qq_46078451/article/details/113733900)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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