matlab四维数据拟合函数代码 棱镜：具有正则化，降维和特征选择的多重样条回归 Prism使用统计方法的组合进行基于样条的多元回归。 Prism通过平滑样条回归，PCA和RVR / LASSO的组合，使用正则化，降维和特征选择进行回归。 图1：Prism回归程序示意图，首先对每个预测变量进行样条曲线回归，然后进行降维和特征选择（面板A）。 棱镜的徽标显示在面板B中。 Prism已在MATLAB 2015b中进行了测试，并且需要三个第一方工具箱：（1）曲线拟合工具箱； （2）统计和机器学习工具箱； （3）信号处理工具箱。 相关向量回归（RVR）需要SparseBayes V2工具箱，该工具箱可从下载。 引用工具箱 如果使用工具箱，请引用本文： 马丹，CR（2016）。 棱镜：具有正则化，降维和特征选择的多重样条回归。 开源软件杂志， 1，31. doi：10.21105 / joss.00031 用法 有关实现的概述，请参见demo.m % Demo of Prism functionality % 20160627 CRM %% init % import prism addpath

包含全部的nurbs曲线拟合函数，下载后将其放在MATLAB根目录的toolbox文件夹中，或者添加路径即可试用

matlab最小二乘法拟合函数代码椭圆拟合 抽象的 椭圆拟合理论研究 编码以实现椭圆拟合， matlab和C ++ 比较不同的椭圆拟合理论或函数 考虑到圆锥截面的最小二乘拟合法的弊端，寻求一种有效且鲁棒的方法。 通过Matlab代码进行方法比较 描述：比较五种椭圆拟合方法或函数 代码：./ matlab 数字：./数字 方法 最小二乘法的一般圆锥拟合 funcEllipseFit_nlinfit 说明：通过在Matlab中调用nlinfit函数进行一般圆锥拟合，并根据分散点的分布返回椭圆，抛物线或双曲线的拟合圆锥系数。 funcEllipseFit_OGal 说明：使用最小二乘法准则的椭圆拟合和包含椭圆的拟合状态和几何参数的返回结构。 如果椭圆拟合失败，则状态为抛物线或双曲线，并且几何参数为空；否则，为0。 如果椭圆拟合成功，则状态为null并返回几何参数。此方法由Ohad Gal实现。 最小二乘法约束圆锥拟合 funcEllipseFit_RBrown 说明：使用Bookmark或Euclidean不变约束，通过优化从点到拟合椭圆的正交距离的平方和，使用非线性最小二乘法进行椭圆拟合。

其中包含部分原始数据，直接运行即可。

C语言实现 利用最小二乘法实现拟合，该代码利用DEV-C编译，测试通过。

matlab函数getfolpd函数可以拟合各种传递函数模型，拟合成一阶模型

用于检测图像椭圆边界，

python最小二乘实现多项式拟合函数

对于任何函数，都可以运用泰勒公式展开为一元n次多项式，运用遗传算法拟合该曲线，求解系数，从而达到拟合曲线的目的，同时与最小二乘法相比较。

function [varargout]=ellipsefit(x,y) %ELLIPSEFIT Stable Direct Least Squares Ellipse Fit to Data. % [Xc,Yc,A,B,Phi,P]=ELLIPSEFIT(X,Y) finds the least squares ellipse that % best fits the data in X and Y. X and Y must have at least 5 data points. % Xc and Yc are the x- and y-axis center of the ellipse respectively. % A and B are the major and minor axis of the ellipse respectively. % Phi is the radian angle of the major axis with respect to the x-axis. % P is a vector containing the general conic parameters of the ellipse.