💻 MATLAB中拟合线性方程(最小二乘法) 📈
发布时间：2025-04-02 22:23:05来源：
在数据分析和建模中，最小二乘法是一种常用的方法，用于寻找数据的最佳拟合直线。在MATLAB中实现这一过程非常方便！假设我们有一组离散数据点 `(x, y)`，希望通过最小二乘法找到最合适的线性方程 `y = ax + b`。首先，我们需要准备好数据点，并利用MATLAB内置函数 `polyfit()` 来完成拟合任务。例如：
```matlab
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2.1, 3.9, 6.2, 8.1, 10];
p = polyfit(x, y, 1); % 拟合一次多项式（即直线）
```
执行后，`p` 将包含拟合直线的斜率 `a` 和截距 `b` 的值。接下来，我们可以用 `polyval()` 函数计算拟合直线上的预测值，并绘制图形进行对比：
```matlab
y_fit = polyval(p, x);
plot(x, y, 'o', x, y_fit, '-'); % 原始数据点与拟合直线
legend('原始数据', '拟合直线');
```
通过这种方式，我们可以直观地看到拟合效果，确保模型符合预期！这种方法不仅简单高效，还适用于多种场景，是处理线性关系的强大工具！✨
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