最小二乘法曲线拟合迭代实现matlab

最小二乘法是一种常用的统计学方法，用于通过调整一组数据点的最佳直线或其他函数来拟合数据，目的是使得所有数据点到这条直线的垂直距离之和（残差平方和）尽可能小。在MATLAB中，可以使用`lsqcurvefit`函数来实现非线性最小二乘曲线拟合的迭代过程。

以下是基本步骤：

1. **准备数据**：创建包含自变量(x)和因变量(y)的数据矩阵。

x = your_data_x;
y = your_data_y;

2. **定义模型函数**：编写描述你想要拟合的函数形式，例如多项式、指数等。通常需要定义一个匿名函数或单独的函数文件。

modelFcn = @(params,x) linearModel(params,x); % 替换linearModel为实际模型

这里的`params`是你想找到的最佳参数向量。

3. **初始估计**：提供一组初始参数值。

initialGuess = [0;0]; % 替换为你的初始猜测值

4. **最小化误差**：使用`lsqcurvefit`函数进行迭代优化。

optimizedParams = lsqcurvefit(modelFcn, initialGuess, x, y);

5. **评估结果**：得到最优参数后，你可以用这些参数来预测新的x值对应的y值。

predictedY = modelFcn(optimizedParams, more_new_x_values);