#[$index]劳尔:#[$index]拉啦啦:#[$index]劳尔:#[$index]拉啦啦:#[$index]劳尔:有一组实验数据,分布近似为一条直线,但不平滑。就是在局部也许会有一些点偏离整体的直线走向,但从宏观上看,这组数据近似呈一条直线。现在,我要求这组数据组成这条近似直线的斜率,请教高手我该怎么做?如果我仅取这组数据开头和末尾的两个点做的直线斜率...曲线拟合还是曲线是啥意思? 你用最小二乘或者叫回归做条直线不就得了看你要最小化的目标函数是什么了LS可以拟合,也可以用TLS拟合我的意思是,假如这条线不是很直,而是有点弯,那用最小二乘拟合之后还能是直线吗?我的目标就是要拟合成一条相对最优的直线。你说的LS,和TLS是什么函数?多谢。 首先为啥这条直线会是弯的呢?分段函数? 如果你确定你是要把这组数据拟合成直线,那它拟合结果必然是直线啊,为啥还是弯的呢?最小二乘是方法,你要用最小二乘来拟合这组数据称直线,那它就是直线你建模成二次函数,那么你用最小二乘...不好意思。我的概念不是很清楚。我再说的详细一点。我有一组数据。这组数据用plot画出来近似呈一条直线,放大看这条线是由一系列点组成的。之所以说近似,说在局部它也许并不直,也就是说在局部某些点并不在一条直线上。我现在想要做的是,从总体的角度出...

我明白你的意思了

混淆了点概念,拟合的意思不等于说你拟合出来非是直线不可,这和你假设的模型有关

我举个例子

比如说你有这么一组数据

x     y

1     2

3     6

5     10

7     13

对于这组数据,你猜测他是一个线性模型 Y = a*X +b. 然后你用最小二乘来拟合它

这里你也可以猜测他是个二次模型,然后你可以假设你的模型是 y = a*x^2 + b*x + c.

这儿你要拟合成直线的话,显然取线性模型 y = a*x + b

那么对于这样一组数据,你可以得到矩阵形式的模型

输出  Y = [2 6 10 13]^T

数据矩阵

A = [< p>

1    1<

3

5

7     1];

未知参数 向量  [a b]^T

运用最小二乘 (LS)的去拟合这个线性模型,可以得出估计参数是

[a b]^T = (A^TA)^{-1}AY   (^T 表示转置, ^{-1}表示求逆)

这样你就得到了这条直线的具体解析表达式 注意这儿A矩阵必须是列满秩

如果不是的话,那个矩阵不可逆,得用matlab里面的函数 pinv

这个函数解出来的结果是用奇异值展开做的, 也是可以用的

对于二次模型,相应的改变矩阵A就可以了

最小二乘最小化的是无约束的 (Y-AX)^T(Y-AX) 也就是最小化MSE ,假设高斯噪声

这种意义上是最优的,非Gaussian假设不是最优

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