MATLAB求解非线性最小二乘法拟合问题 源程序代码.zip

偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。

尽管可以计算圆与 2D 数据的线性最小二乘拟合，但这不是最小化从点到拟合圆的距离（几何误差）的解决方案。 线性解决方案最小化函数的代数误差，例如f(x) = ax'x + b'x + c = 0 最小化几何误差是一个非线性最小二乘问题。 fitcircle 允许您进行计算 - 它使用代数拟合作为几何误差最小化的初始猜测。 例如x = randn(2, 10); % 线性最小二乘拟合[z, r] = fitcircle(x, '线性') % 真正的最佳拟合（最小化几何误差） [z, r] = fitcircle(x) 有关更多信息，请查看已发布的演示文件。 本次提交基于以下论文： “圆和椭圆的最小二乘拟合”，W. Gander、GH Golub、R. Strebel，BIT 数值数学，Springer 1994 应即将提交类似的省略号提交

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MatlabRobustNonlinLsq：健壮的非线性最小二乘法的MATLAB函数

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函数 LMFnlsq.m 用于在最小二乘意义上找到非线性方程组的超定系统的最优解。 标准的Levenberg-Marquardt算法已由Fletcher修改，并在多年前用FORTRAN进行了编码（请参见参考资料）。 该版本的LMFnlsq是其完整的MATLAB实现，通过将迭代参数设置为选项进行补充。 这部分代码受到 Duane Hanselman 函数 mmfsolve.m 的强烈影响。 函数的调用相当简单，是以下之一： LMFnlsq % 用于帮助输出Options = LMFnlsq('默认'); 选项 = LMFnlsq(Name1,Value1,Name2,Value2,...); x = LMFnlsq(Eqns,X0); x = LMFnlsq(Eqns,X0,'Name',Value,...); x = LMFnlsq(Eqns,X0,Options); [x,ssq]

此示例使用非线性最小二乘法解决涉及参数池化和分层的复杂曲线拟合问题。 此示例还利用了 MATLAB 7 的一些新语言功能。 * 匿名函数*嵌套函数

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