matlab空间直线拟合,使用matlab进行空间拟合

假设有这么一组数据，

x=[4 5 6 7 8 4 8 10]';

y=[56 56 56 56 56 60 60 60]';

z=[6 6 6 9 6 19 6 6]';

要求出其平面方程z=C+Ax+By

可以使用MATLAB的regress来进行平面拟合:

X = [ones(size(x,1),1) x y];

b = regress(z,X);

解得：b=[-63.488372093023390;-1.406976744186046;1.402325581395351];

分别对应上式的C A B

在matlab 下画出平面：

scatter3(x,y,z,'filled')

hold on

xfit = min(x):0.1:max(x);

yfit = min(y):0.1:max(y);

[XFIT,YFIT]= meshgrid (xfit,yfit);

ZFIT = b(1) + b(2) * XFIT + b(3) * YFIT;

mesh (XFIT,YFIT,ZFIT)

matlab最小二乘法数据拟合函数详解

定义: 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.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. ...

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https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/53422070

基于MATLAB的多项式数据拟合方法研究-毕业论文

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