一元线性回归
用y=a*x+b来拟合一组数据{{x1,y1},{x2,y2}…{xn,yn}}
matlab中使用polyfit
x=data(:,1);
y=data(:,2);
p=polyfit(x,y,1);
p(1)为斜率a，p(2)为截距b
多元线性回归
用y=a1*x1+a2*x2+..+am*xm来拟合数据点{x1i,x2i,…xmi,yi} (i=1~n)
|x11,x21,…xm1|
A=|x12,x22,…xm2|
|… … … … … |
|x1n,x2n,…xmn|
Y={y1,y2,y3,…,yn}'
则系数{a1,a2,…,am}'=pinv(A)*Y
在matlab中使用
coeff=A\Y
则可以得到最小二乘意义上的拟合系数