CLS最小二乘法原理

CLS（Constrained Least Squares）最小二乘法是一种统计学里的优化技术，它是在约束条件下寻找最佳拟合线或曲线的方法。通常用于解决那些存在某个特定限制条件的问题，比如数据点必须满足某些函数关系、物理定律等。在最小二乘法中，我们试图找到一组参数，使得所有数据点到预测值的垂直距离平方和最小化，同时还要满足额外的约束条件。

具体步骤如下：
1. 定义误差函数，通常为每个数据点的残差平方和。
2. 设置约束条件，并将其转化为数学形式。
3. 利用梯度下降或其他优化算法，在误差函数和约束条件下求解最优参数。

应用广泛于信号处理、控制系统设计、机器学习模型训练等领域。