matlab迭代最小二乘

在MATLAB中，可以使用迭代方法来求解最小二乘问题。迭代最小二乘方法是一种通过迭代更新参数来逼近最小二乘解的方法。下面是一种常见的迭代最小二乘方法——逐步回归算法（Stepwise Regression Algorithm）的简要介绍：

1. 初始化：选择一个初始的参数向量，通常可以选择全零向量或者随机生成的向量作为初始值。

2. 迭代更新：重复以下步骤直到满足停止准则：
a. 计算残差向量：计算当前参数向量下的残差向量，即观测值与预测值之间的差异。
b. 计算设计矩阵：根据当前参数向量，计算设计矩阵，该矩阵包含了所有自变量的取值。
c. 更新参数：通过最小化残差向量的平方和来更新参数向量，可以使用最小二乘法或其他优化算法来实现。

3. 停止准则：可以使用不同的停止准则来确定是否终止迭代，例如达到最大迭代次数、参数变化小于某个阈值等。

需要注意的是，迭代最小二乘方法可能会受到初始值选择和停止准则的影响，因此在实际应用中需要进行适当的调整和优化。