网上搜集的最小二乘法曲线拟合演示程序，和对任意若干点进行曲线拟合，可选择拟合多项式次数 网上搜集的最小二乘法曲线拟合演示程序，和对任意若干点进行曲线拟合，可选择拟合多项式次数

主要介绍了Python基于最小二乘法实现曲线拟合,涉及Python基于numpy及scipy库进行曲线拟合操作相关运算技巧,需要的朋友可以参考下

最小二乘法 python代码 附带理论分析在blog中也有。

方便大家使用的最小二乘法曲线拟合的Matlab程序-untitled.fig 非常方便用户使用,直接按提示操作即可;这里我演示一个例子: 请以向量的形式输入x,y. x=[1,2,3,4] y=[3,4,5,6] 通过下面的交互式图形，你可以事先估计一下你要拟合的多项式的阶数，方便下面的计算. polytool()是交互式函数,在图形上方[Degree]框中输入阶数,右击左下角的[Export]输出图形 回车打开polytool交互式界面 回车继续进行拟合     输入多项式拟合的阶数   m = 4 Warning: Polynomial is not unique; degree >= number of data points. > In polyfit at 72   In zxecf at 64       输出多项式的各项系数          a = 0.0200000000000001          a = -0.2000000000000008          a = 0.7000000000000022          a = 0.0000000000000000          a = 2.4799999999999973       输出多项式的有关信息 S         R: [4x5 double]        df: 0     normr: 2.3915e-015 Warning: Zero degrees of freedom implies infinite error bounds. > In polyval at 104   In polyconf at 92   In zxecf at 69          观测数据     拟合数据        x         y       yh     1.0000    3.0000    3.0000     2.0000    4.0000    4.0000      3     5     5     4.0000    6.0000    6.0000       剩余平方和            Q = 0.000000         标准误差        Sigma = 0.000000         相关指数           RR = 1.000000 请输入你所需要拟合的数据点，若没有请按回车键结束程序.     输入插值点             x0 = 3     输出插值点拟合函数值   y0 = 5.0000 >> 结果： untitled.fig Figure88.jpg 最小二乘法曲线拟合的程序 untitled2.fig Figure89.jpg 最小二乘法曲线拟合的程序

一个用C++编写的实现最小二乘法的曲线拟合.功能不是很完善，望多多指教.

本文件提供了最小二乘法曲线拟合的c语言版本。 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。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

本文主要介绍一种用C语言来实现最小二乘法曲线拟合的方法。

多项式拟合最小二乘法曲线拟合C语言实现，有详细描述文档和代码

东西不错，对用VB编写工程数据拟合来说有参考价值。

方便大家使用的最小二乘法曲线拟合的Matlab程序-untitled2.fig 非常方便用户使用,直接按提示操作即可;这里我演示一个例子: 请以向量的形式输入x,y. x=[1,2,3,4] y=[3,4,5,6] 通过下面的交互式图形，你可以事先估计一下你要拟合的多项式的阶数，方便下面的计算. polytool()是交互式函数,在图形上方[Degree]框中输入阶数,右击左下角的[Export]输出图形 回车打开polytool交互式界面 回车继续进行拟合     输入多项式拟合的阶数   m = 4 Warning: Polynomial is not unique; degree >= number of data points. > In polyfit at 72   In zxecf at 64       输出多项式的各项系数          a = 0.0200000000000001          a = -0.2000000000000008          a = 0.7000000000000022          a = 0.0000000000000000          a = 2.4799999999999973       输出多项式的有关信息 S         R: [4x5 double]        df: 0     normr: 2.3915e-015 Warning: Zero degrees of freedom implies infinite error bounds. > In polyval at 104   In polyconf at 92   In zxecf at 69          观测数据     拟合数据        x         y       yh     1.0000    3.0000    3.0000     2.0000    4.0000    4.0000      3     5     5     4.0000    6.0000    6.0000       剩余平方和            Q = 0.000000         标准误差        Sigma = 0.000000         相关指数           RR = 1.000000 请输入你所需要拟合的数据点，若没有请按回车键结束程序.     输入插值点             x0 = 3     输出插值点拟合函数值   y0 = 5.0000 >> 结果： untitled.fig Figure88.jpg 最小二乘法曲线拟合的程序 untitled2.fig Figure89.jpg 最小二乘法曲线拟合的程序