基于回归曲线拟合模型的ALS(最小二乘法)推导过程以及Python实现

概念

最小二乘法（Alternative -Least-Squares）是一种迭代算法。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法可用于曲线拟合。
二乘法曲线拟合：根据给定的n个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点，而是曲线y=f(x)的近似曲线y= φ(x)。

原理

给定数n个数据点p(xi,yi)，其中i=1,2,…,n。求近似曲线y= φ(x)。并且使得近似曲线与y=f(x)的偏差最小。近似曲线在点p处的偏差δi= φ(xi)-yi，i=1,2,…,n。

常见的拟合方法有：

使偏差绝对值之和最小
使偏差绝对值最大的最小
使偏差平方和最小

按偏差平方和最小的原则选取拟合曲线，并且采取二项式方程为拟合曲线的方法，称为最小二乘法

推导过程

设拟合多项式为：
各点到这条曲线的距离之和，即偏差平方和如下：
为了求得符合条件的a值，对等式右边求ai偏导数，因而我们得到了：
将等式左边进行一下化简，然后应该可以得到下面的等式：
1. 把这些等式表示成矩阵的形式，就可以得到下面的矩阵：
将这个范德蒙得矩阵化简后可得到:
也就是说X*A=Y，那么A = (X’*X)-1*X’*Y，便得到了系数矩阵A，同时，我们也就得到了拟合曲线。

实现

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