MATLAB写最小二乘法求拟合线

使用 MATLAB 求解最小二乘法拟合线的方法如下：

1.准备数据：将需要拟合的数据点存储为两个向量，一个是横坐标向量 x，一个是纵坐标向量 y。

2.构建矩阵：将横坐标向量 x 按列排成一个矩阵 X，将纵坐标向量 y 按列排成一个矩阵 Y。

3.计算系数：根据最小二乘法的原理，可以通过以下公式计算拟合直线的系数：

B = inv(X' * X) * X' * Y

其中，B 是包含两个系数的向量，第一个系数是截距，第二个系数是斜率。

4.绘制拟合直线：使用 B 中的系数绘制直线即可。

完整的 MATLAB 代码如下：

% 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [1.5, 3.7, 6.1, 8.2, 10.3];

% 构建矩阵
X = [ones(length(x), 1), x'];
Y = y';

% 计算系数
B = inv(X' * X) * X' * Y;

% 绘制拟合直线
plot(x, y, 'o');
hold on;
plot(x, X * B, '-');

在这个例子中，我们假设有五个数据点，横坐标分别为 1、2、3、4 和 5，纵坐标分别为 1.5、3.7、6.1、8.2 和 10.3。我们将这些数据点存储为两个向量 x 和 y，并将它们组合成矩阵 X 和 Y。然后，我们使用最小二乘法计算出拟合直线的系数，并使用这些系数绘制出拟合直线。

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matlab实现最小二乘法线性拟合

MATLAB可以通过使用polyfit函数来实现最小二乘法线性拟合。该函数可以拟合一组数据点到一个一次多项式（直线）的最小二乘拟合。使用polyfit函数时，需要提供两个向量作为输入参数，分别表示自变量和因变量。例如，如果有以下数据点(x, y)需要进行线性拟合：

x = [x1, x2, x3, ..., xn];
y = [y1, y2, y3, ..., yn];

使用polyfit函数进行最小二乘拟合的代码如下：

% 输入数据
x = [x1, x2, x3, ..., xn];
y = [y1, y2, y3, ..., yn];

% 最小二乘拟合
p = polyfit(x, y, 1);

% 输出拟合结果
slope = p(1); % 斜率
intercept = p(2); % 截距

% 画出拟合曲线
xfit = linspace(min(x), max(x), 100);
yfit = polyval(p, xfit);
plot(x, y, 'o', xfit, yfit, '-')

这段代码将会给出拟合后的直线的斜率和截距，并绘制出拟合曲线。