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線性回歸模型 常用的直線擬合方法有哪些?優(yōu)缺點(diǎn)分別是什么?

常用的直線擬合方法有哪些?優(yōu)缺點(diǎn)分別是什么?曲線擬合的一般方法有:[1]用解析表達(dá)式逼近離散數(shù)據(jù)的方法][2]最小二乘法最小二乘法(又稱最小二乘法)是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)。它通過最小化誤差平方和來尋找數(shù)據(jù)

常用的直線擬合方法有哪些?優(yōu)缺點(diǎn)分別是什么?

曲線擬合的一般方法有:[1]用解析表達(dá)式逼近離散數(shù)據(jù)的方法][2]最小二乘法

最小二乘法(又稱最小二乘法)是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)。它通過最小化誤差平方和來尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。利用最小二乘法,可以很容易地得到未知數(shù)據(jù),并且得到的數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)之間的誤差平方和可以最小化。最小二乘法也可用于曲線擬合。其他優(yōu)化問題也可以用最小化能量或最大熵來表示。

直線擬合什么意思?

如果您有一些數(shù)據(jù)點(diǎn),它們是離散的。如果你想找出這些點(diǎn)的規(guī)律,你可以在盡可能多的點(diǎn)之間畫一條直線,以使這些數(shù)據(jù)和估計(jì)的點(diǎn)之間的差異最小化。你找到的線就是擬合線。它代表了數(shù)據(jù)之間的線性規(guī)律。當(dāng)然,在很多情況下,我們不一定只擬合直線,還有各種曲線等等。

獲得擬合直線的方法?

函數(shù)polyfit用于多項(xiàng)式曲線擬合

P=polyfit(x,y,m)

其中x和y是已知數(shù)據(jù)點(diǎn)的向量,分別表示橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo),m是多項(xiàng)式的擬合度。結(jié)果返回m次擬合多項(xiàng)式的系數(shù),由高次到低次存儲(chǔ)在向量p中

使用Y0=polyval(p,x0),可以得到x0處多項(xiàng)式的值

源程序如下:

x=[1,2,3 4 5

]y=[3 6 8 11 15

]p=polyfit(x,y,1)

x0=1:7

繪圖(x,y,“*”,x0,polyval(p,x0))