Matlab实现线性回归（直线拟合）

    线性拟合：对于y=a*x+b的形式

    a=(N*ΣXi*Yi-ΣXi*ΣYi)/(N*ΣXi*Xi-(ΣXi)2)

    b=((ΣXi*Xi)*(ΣYi)-(ΣXi)*(ΣXi*Yi))/(N*ΣXi*Xi-(ΣXi)2)

    利用Matlab自带函数可实现：

    拟合函数：pn=polyfit(x,y,n)  返回pn系数向量，降阶排列，n为阶数

    函数：yy=polyval(pn,x) pn为降阶排列的多项式系数，x为向量或者矩阵，返回yy：将x带入pn后计算得到的向量或者矩阵。

%初始数据
x=[1 2 3 4];
y=[1.1 2.2 2.7 3.8];
%获得线性拟合系数
pn=polyfit(x,y,1);

yy=polyval(pn,x);
subplot(1,2,1);
plot(x,y);
subplot(1,2,2);
plot(x,yy);

结果：pn=0.86,0.3

本文出自 “无用大叔” 博客，请务必保留此出处http://aslonely.blog.51cto.com/6552465/1616957

Matlab实现线性回归（直线拟合）

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