用matlab写一个最小二乘法判别的代码
时间: 2023-10-25 11:10:10 浏览: 34
好的,以下是用MATLAB编写最小二乘法判别的代码:
```matlab
function beta = least_squares(x,y)
% 输入 x : 自变量 (n x p) , y : 因变量 (n x 1)
% 输出 beta : 模型参数 (p x 1)
[n,p]=size(x); % 样本个数和自变量个数
% 最小二乘法求解模型参数
beta=inv(x'*x)*x'*y;
end
```
希望能够帮到你,还有什么需要帮忙的吗?
相关问题
用matlab写一个最小二乘法的代码
这是一段使用最小二乘法的 Matlab 代码:
```
% 生成数据
x = 0:0.1:10;
y = 2*x + 3 + randn(size(x));
% 用最小二乘法拟合数据
p = polyfit(x, y, 1);
% 计算拟合曲线
yfit = polyval(p, x);
% 绘制数据和拟合曲线
plot(x, y, 'o', x, yfit, '-');
legend('原始数据', '拟合曲线');
xlabel('x');
ylabel('y');
title('最小二乘法拟合');
```
该代码使用 `polyfit` 和 `polyval` 函数对数据进行最小二乘拟合,并使用 `plot` 函数绘制拟合结果。
用Matlab写一个最小二乘法拟合指数函数的代码
可以按照以下步骤使用 Matlab 编写最小二乘法拟合指数函数的代码:
1. 准备数据:准备要拟合的数据,可以使用 Matlab 自带的数据集或者自己手动输入数据。
2. 定义指数函数模型:使用 Matlab 的符号计算工具箱定义指数函数模型,例如:y = a * exp(b * x)。
3. 定义残差函数:根据最小二乘法的原理,定义残差函数,例如:f = sum((y - a * exp(b * x)).^2)。
4. 求解最小二乘法:使用 Matlab 的优化工具箱中的最小二乘法函数 lsqcurvefit 求解最小二乘法拟合参数,例如:
```matlab
options = optimset('MaxFunEvals', 10000, 'MaxIter', 10000);
x0 = [a0, b0];
[x, resnorm, residual, exitflag, output] = lsqcurvefit(@(x,xdata) x(1)*exp(x(2)*xdata), x0, xdata, ydata, [], [], options);
a_fit = x(1);
b_fit = x(2);
```
其中,a_fit 和 b_fit 分别为拟合后得到的函数参数。
5. 绘制拟合曲线:使用拟合后的参数绘制拟合曲线,例如:
```matlab
y_fit = a_fit * exp(b_fit * xdata);
plot(xdata, ydata, 'o', xdata, y_fit, '-')
```
完整的 Matlab 代码如下:
```matlab
% 准备数据
xdata = [0.1, 0.5, 1, 2, 3, 4, 5];
ydata = [0.75, 1.25, 1.75, 3.25, 4.25, 5.25, 6.25];
% 定义指数函数模型
syms a b x;
y = a * exp(b * x);
% 定义残差函数
f = sum((ydata - a * exp(b * xdata)).^2);
% 求解最小二乘法
options = optimset('MaxFunEvals', 10000, 'MaxIter', 10000);
a0 = 1;
b0 = 1;
x0 = [a0, b0];
[x, resnorm, residual, exitflag, output] = lsqcurvefit(@(x,xdata) x(1)*exp(x(2)*xdata), x0, xdata, ydata, [], [], options);
a_fit = x(1);
b_fit = x(2);
% 绘制拟合曲线
y_fit = a_fit * exp(b_fit * xdata);
plot(xdata, ydata, 'o', xdata, y_fit, '-')
```