float x[5] = {1, 2, 3, 4, 5}; float y[5] = {7, 35, 103, 229, 431}; vector<float> X(x, x + sizeof(x) / sizeof(float)); vector<float> Y(y, y + sizeof(y) / sizeof(float)); Eigen::VectorXf result(FitterLeastSquareMethod(X, Y, 3)); cout << "\nThe coefficients vector is: \n" << endl; for (size_t i = 0; i < result.size(); ++i) cout << "theta_" << i << ": " << result[i] << endl; 解释一下这部分代码

以上代码是一个示例，展示了如何使用FitterLeastSquareMethod函数来拟合多项式，并输出拟合结果。

首先，定义了两个数组x和y，分别表示样本数据的X轴和Y轴坐标。然后，通过将这两个数组转换为vector容器，方便后续的处理。

接下来，调用FitterLeastSquareMethod函数，并传入X、Y以及拟合的阶数3作为参数。返回的结果被存储在Eigen库的VectorXf类型的result中。

最后，利用cout语句输出拟合结果。通过遍历result向量，打印出每个系数的值。这些系数表示拟合多项式的各个项的系数。

整体上，这段代码展示了如何使用FitterLeastSquareMethod函数拟合多项式，并输出拟合结果。拟合结果可以帮助我们了解样本数据的趋势和模式。