如何在MATLAB中使用最小二乘逼近？

对于线性代数家庭作业，我已经解决了使用MATLAB的\操作（这是做它的推荐方式）以下公式：产生如下回答如何在MATLAB中使用最小二乘逼近？

 
A = [0.2 0.25; 0.4 0.5; 0.4 0.25]; 
y = [0.9 1.7 1.2]'; 
x = A \ y

：

对于接下来的任务部分，我应该使用最小二乘逼近求解相同的方程（然后将其与先前的值进行比较以了解逼近的准确程度）。

如何在MATLAB中找到一种方法？

以前的工作：我发现功能lsqlin，似乎能够解决上述类型的方程，但我不明白哪些参数供应它，也不知道按什么顺序。

来源

2009-12-02 Jakob

mldivide，（“\”）实际上也是这样做的。根据documentation：

如果A是一个m乘n矩阵，其中m〜= n和B是一个列向量，其具有M个分量，或者具有若干这样的列，则X = A \ B的矩阵是方程AX = B的欠方程或超定方程的最小二乘意义上的解。换句话说，X最小化范数（A * X-B），即矢量AX-B的长度。A是通过列旋转的QR分解确定的（详见算法）。计算的解决方案X每列至多有k个非零元素。如果k < n，这通常与x = pinv（A）* B不同，它返回最小二乘解。

所以，你在第一项任务中所做的就是用LSE求解方程。

来源

2009-12-02 11:55:40

当然，实际的分配结果并不像我们那样复杂。你是对的，因为'\'算子确实涉及最小二乘逼近。我们现在得到了正确的答案，谢谢！ – Jakob 2009-12-02 15:43:44

这应该是“\运算符”，但它似乎代码格式反引号吞噬整个反斜杠（或者我可能错过了一次击键）。 – Jakob 2009-12-02 15:45:38

你的任务涉及到明确编码最小二乘逼近，还是仅仅使用MATLAB中提供的另一个函数？如果您可以使用其他功能，则可以使用其中一个选项：LSQR：

x = lsqr(A,y);

来源

2009-12-02 15:19:10 gnovice

如何在MATLAB中使用最小二乘逼近？

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