常用的直線擬合方法有哪些?優(yōu)缺點分別是什么？曲線擬合的一般方法有：[1]用解析表達式逼近離散數(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)缺點分別是什么？

曲線擬合的一般方法有：[1]用解析表達式逼近離散數(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，它們是離散的。如果你想找出這些點的規(guī)律，你可以在盡可能多的點之間畫一條直線，以使這些數(shù)據(jù)和估計的點之間的差異最小化。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用于多項式曲線擬合

P=polyfit（x，y，m）

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

使用Y0=polyval（p，x0），可以得到x0處多項式的值

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））