以下是关于matlab中直线的最小二乘拟合,是矩阵除法的编程,（y=kx+b）function[k,b]=linefit(x,y)n=length(x);x=reshape(x,n,1);y=reshape(y,n,1);A=[x,ones(n,1)];bb=y;B=A"*A;bb=A"*bb;yy=Bb;k=yy(1);b=yy(2);

Question

以下是关于matlab中直线的最小二乘拟合,是矩阵除法的编程,（y=kx+b）
function[k,b]=linefit(x,y)
n=length(x);
x=reshape(x,n,1);
y=reshape(y,n,1);
A=[x,ones(n,1)];
bb=y;
B=A'*A;
bb=A'*bb;
yy=B\bb;
k=yy(1);
b=yy(2);

Answer 1

最小二乘估计的一般公式：已知Y = Hx;其中Y是测量数据,H是观测矩阵,x是待定参数.H应该是一个行数多于列数的矩阵.则,X = (H.'*H)\H.'*Y 是x的最小二乘估计.现在,要估计的参数就是[k; b].每一次观测都可以表示为y = [...