我要matlab的最小二乘法代码
时间: 2024-06-10 17:03:02 浏览: 9
在MATLAB中,最小二乘法(Least Squares Method)通常用于拟合数据和求解线性模型中的参数。这里有一个简单的例子,展示如何使用内置的`lsqcurvefit`函数进行最小二乘拟合:
```matlab
% 假设我们有一个数据点的向量 'x_data' 和对应的值 'y_data'
x_data = [1, 2, 3, 4, 5]; % 输入数据的x轴值
y_data = [2, 3, 5, 7, 9]; % 输入数据的y轴值
% 定义一个模型函数,比如线性模型 y = a * x + b
model = @(a, b) a * x_data + b;
% 使用lsqcurvefit函数进行拟合,初始猜测值为 a=1, b=0
a_initial = 1;
b_initial = 0;
[a, b] = lsqcurvefit(model, a_initial, b_initial, x_data, y_data);
% 输出拟合参数
disp(['拟合参数:a = ', num2str(a), ', b = ', num2str(b)]);
% 计算并绘制拟合曲线
x_fit = linspace(min(x_data), max(x_data), 100); % 创建拟合曲线的x轴范围
y_fit = model(a, b, x_fit);
plot(x_data, y_data, 'o', 'MarkerSize', 8, 'DisplayName', 'Data Points'); % 数据点
hold on
plot(x_fit, y_fit, '-r', 'DisplayName', 'Least Squares Fit');
legend show;
```
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