在C语言中，如何使用最小二乘法求解线性方程组？请提供详细的步骤和代码示例。

最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。在C语言中应用最小二乘法求解线性方程组时，可以采用正规方程或奇异值分解等方法。这里将介绍使用正规方程求解线性方程组的步骤，并提供代码示例。

参考资源链接：[C语言实现最小二乘法解线性方程组](https://wenku.csdn.net/doc/6412b798be7fbd1778d4ada6?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，假设我们有一个线性方程组A*x=b，其中A是一个m×n的矩阵，x是我们要求解的未知向量，b是一个m维向量。当m>n时，即方程组超定，我们无法找到精确解，此时最小二乘法可以通过求解A^T*A*x=A^T*b来找到一个近似解。

步骤如下：
1. 计算矩阵A的转置A^T和A^T*A。
2. 计算向量A^T*b。
3. 解线性方程组A^T*A*x=A^T*b，得到最小二乘解x。

下面是C语言的代码示例：
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

// 函数声明
void solveLeastSquares(double **A, double *b, int m, int n, double *x);

int main() {
// 示例数据，A为3x2矩阵，b为3维向量
double A[3][2] = {{1, 2}, {3, 4}, {5, 6}};
double b[3] = {1, 2, 3};
double x[2]; // 存储解向量

// 调用最小二乘法函数
solveLeastSquares((double **)A, b, 3, 2, x);

// 打印结果
printf(

参考资源链接：[C语言实现最小二乘法解线性方程组](https://wenku.csdn.net/doc/6412b798be7fbd1778d4ada6?spm=1055.2569.3001.10343)