最小二乘法解方程matlab代码

最小二乘法（Least Squares）是一种常用的数学优化算法，用于优化线性回归等问题。MATLAB 提供了 `mldivide` 函数（也称为左除运算符 ` \ `），可以用来求解线性最小二乘问题。

以下是一个使用最小二乘法求解线性方程组的 MATLAB 示例代码：

% 最小二乘法求解线性方程组 Ax=b

% 定义 A 和 b
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 10];
b = [3; 6; 9];

% 求解 Ax=b
x = A\b;

% 显示结果
disp(x);

在该示例中，我们定义了一个 3x3 的矩阵 A 和一个 3x1 的向量 b，表示线性方程组 Ax=b。然后，我们使用 MATLAB 提供的左除运算符 `\` 来求解最小二乘问题，并将结果保存在变量 x 中。最后，我们使用 `disp` 函数来显示结果。

需要注意的是，如果矩阵 A 是奇异矩阵（即行列式为0），则无法使用最小二乘法求解线性方程组。在这种情况下，我们可以使用奇异值分解等方法来求解方程组。