最小二乘法线性和非线性拟合
数据处理与曲线拟合的技巧与方法
数据处理与曲线拟合的技巧与方法在科学研究和工程应用中，数据处理和曲线拟合是非常重要的一环。
正确地处理数据并通过曲线拟合方法得到准确的拟合曲线，对于研究和预测数据的规律具有重要意义。
本文将介绍数据处理和曲线拟合的一些技巧与方法，以帮助读者更好地应用于实践中。
一、数据处理技巧1. 数据的清洗和去噪在进行数据处理之前，首先需要对原始数据进行清洗和去噪操作。
这包括去除异常值、缺失值以及噪声干扰。
可以使用各种统计方法和数据处理算法进行清洗和去噪，如平均值滤波、中值滤波、小波滤波等。
2. 数据的归一化对于不同量纲的数据，为了消除量纲差异对分析结果造成的影响，需要对数据进行归一化处理。
常用的归一化方法包括最小-最大归一化和Z-score归一化。
最小-最大归一化将数据线性映射到[0, 1]的范围内，Z-score归一化则将数据映射到均值为0，标准差为1的正态分布。
3. 数据的平滑和滤波对于采样数据，由于受到采样精度和测量噪声的影响，数据可能会出现抖动或者波动现象。
为了提高数据的光滑性，可以使用数据平滑和滤波技术，如移动平均滤波、加权移动平均滤波、卡尔曼滤波等。
二、曲线拟合方法1. 最小二乘法最小二乘法是一种经典的曲线拟合方法，它通过最小化实际观测值与拟合曲线之间的误差平方和来确定拟合曲线的参数。
最小二乘法适用于线性拟合问题，可以通过求解正规方程或者使用矩阵运算的方法得到拟合曲线的参数。
2. 非线性最小二乘法对于非线性拟合问题，可以使用非线性最小二乘法进行曲线拟合。
非线性最小二乘法通过迭代优化的方式，逐步调整拟合曲线的参数，使得实际观测值与拟合曲线之间的误差平方和最小化。
常用的非线性最小二乘法包括高斯-牛顿法和Levenberg-Marquardt算法。
3. 样条插值样条插值是一种基于分段多项式的曲线拟合方法。
它通过构造分段多项式曲线，使得曲线在各个插值节点处满足一定的条件，如连续性、光滑性等。
样条插值适用于数据点较密集、曲线变化较剧烈的情况。
最小二乘法在数学建模中的应用
最小二乘法在数学建模中的应用最小二乘法是一种常见的统计学方法，用于寻找一条最佳拟合曲线或平面，使得这个拟合曲线或平面与实际数据的误差最小。
最小二乘法在科学研究和工程学中都有广泛的应用。
在数学建模中，最小二乘法也是非常重要的一种方法。
本文将从数学建模的角度讨论最小二乘法的应用，包括基本原理、应用案例和如何使用计算机实现最小二乘法。
一、最小二乘法的基本原理在数学建模中，我们经常需要通过给定的数据来求解某些模型的参数。
例如，我们可能需要从一组数据中找到一条直线或曲线，使得这个模型与实际数据的误差最小。
最小二乘法就是一种常见的方法，它通过拟合一个具有数学解析式的模型来达到这个目标。
最小二乘法的基本思想就是，通过最小化误差平方和来求解模型中的参数。
误差平方和是指实际数据的点与模型直线或曲线之间的距离的平方和。
最小二乘法的做法是，对于每一个数据点，计算它与模型的距离，并将这些距离的平方相加。
然后，通过求取这个误差平方和的极小值，可以求得最佳拟合曲线或平面的参数。
二、最小二乘法的应用案例最小二乘法在数学建模中的应用非常广泛，下面列举一些应用案例。
1.线性回归线性回归是最小二乘法的一个经典应用。
在线性回归中，我们需要拟合一条直线，使得这条直线与实际数据的误差最小。
通常我们使用简单的线性方程y=ax+b来描述这条直线，而最小二乘法就是用来求解a和b的。
例如，我们有一组数据{(1,2),(2,5),(3,6),(4,8)}，我们想找到一条直线y=ax+b，使得误差平方和最小。
我们可以将这个问题转化为求解a和b使得误差平方和最小。
具体做法是，计算每个数据点与直线的距离，然后将这些距离的平方相加。
最后，通过求取误差平方和的偏导数使其为0，可以求解出a和b的值。
2.多项式拟合最小二乘法还可以用于多项式拟合。
在多项式拟合中，我们需要拟合一个多项式模型，使得这个模型与实际数据的误差最小。
例如，我们有一组数据{(1,2),(2,5),(3,6),(4,8)}，我们想找到一个二次函数y=ax^2+bx+c，使得误差平方和最小。
python直线拟合方法
python直线拟合方法在Python中，有多种方法可以进行直线拟合。
在这里，我将介绍两种常用的方法：最小二乘法和多项式拟合。
1. 最小二乘法（Ordinary Least Squares Method）:最小二乘法是一种常用的直线拟合方法，它通过最小化实际观测值与拟合直线之间的残差平方和来找到最佳拟合直线。
首先，我们需要导入必要的库和模块：```import numpy as npfrom numpy.linalg import inv```然后，我们定义输入的观测值的x和y向量，并通过numpy库的vstack函数将它们组合起来：```x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])data = np.vstack([x, np.ones(len(x))]).T```接下来，通过最小二乘法计算斜率m和截距c：```m, c = np.linalg.lstsq(data, y, rcond=None)[0]```最后，可以画出拟合的直线：```import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(x, y, 'o', label='Original data', markersize=10)plt.plot(x, m*x + c, 'r', label='Fitted line')plt.legendplt.show```运行上述代码，将会得到一条通过原始数据点的拟合直线。
2. 多项式拟合（Polynomial Fitting）:多项式拟合是一种在非线性数据集上进行拟合的方法，它通过在数据点之间绘制一条平滑的曲线来逼近数据。
在Python中，我们使用numpy.polyfit函数来进行多项式拟合。
首先，导入必要的库和模块：```import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt```然后，定义输入的观测值的x和y向量：```x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])```接下来，调用numpy.polyfit函数进行多项式拟合：```coeffs = np.polyfit(x, y, deg=1)```这里deg参数指定了拟合曲线的最高次数。
matlab最小二乘法数据拟合函数详解
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。
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。
最⼩⼆乘法原理：在我们研究两个变量（x,y）之间的相互关系时，通常可以得到⼀系列成对的数据（x1,y1.x2,y2... xm,ym）；将这些数据描绘在x -y直⾓坐标系中，若发现这些点在⼀条直线附近，可以令这条直线⽅程如（式1-1）。
Yj= a0 + a1 X （式1-1)，其中：a0、a1 是任意实数。
matlab中⽤最⼩⼆乘拟合的常⽤函数有polyfit（多项式拟合）、nlinfit（⾮线性拟合）以及regress（多元线性回归）。
⾃变量有2个或以上时，应变量⼀个，可以使⽤的有nlinfit和regress，线性时⽤regress，⾮线性时⽤nlinfit。
对于进阶matlab使⽤者还有更多的选择，如拟合⼯具箱、fit函数、interp系列插值拟合等等。
MATLAB中关于最⼩⼆乘法的函数主要有：help polyfit -- POLYFIT Fit polynomial to data.help lsqcurvefit -- LSQCURVEFIT solves non-linear least squares problems.help lsqnonlin -- LSQNONLIN solves non-linear least squares problems.help nlinfit -- NLINFIT Nonlinear least-squares regression.help regress -- REGRESS Multiple linear regression using least squares.help meshgrid -- MESHGRID X and Y arrays for 3-D plots.本⽂主要讲解的函数：polyfit，lsqcurvefit，lsqnonlin，regress1.多项式曲线拟合:polyfit1.1 常见拟合曲线直线： y=a0X+a1多项式：，⼀般次数不易过⾼2，3双曲线： y=a0/x+a1指数曲线： y=a*e^b1.2 matlab中函数P=polyfit(x,y,n)[P S mu]=polyfit(x,y,n)polyval（P，t）：返回n次多项式在t处的值注：其中x y已知数据点向量分别表⽰横纵坐标，n为拟合多项式的次数，结果返回：P-返回n次拟合多项式系数从⾼到低依次存放于向量P中，S-包含三个值其中normr是残差平⽅和，mu-包含两个值 mean（x）均值，std（x）标准差。
最小二乘法及其应用
最小二乘法及其应用什么是最小二乘法？最小二乘法（LeastSquaresMethod）是一种常用的统计分析方法，用于找到在一组已知数据上拟合度最高的线性模型。
最小二乘法通常用于在一组可选的模型中自动选择最能够最佳地拟合数据的模型。
它也可以用来估计在未观测到的预测值，从而预测某个变量的取值范围。
最小二乘法可以用于多元统计回归分析，而且也是用来计算一元线性回归系数的主要方法。
最小二乘法的基本思想是拟合所选择的模型，以便使拟合模型的预测结果（横坐标的值）与实际观测结果（纵坐标的值）之间的差异最小化。
最小二乘法的运算步骤是：计算每个观测值（纵坐标）与回归模型（横坐标）之间的差值；然后将这些差值的平方和求和，并选择使平方和最小的回归系数，从而获得最佳拟合。
最小二乘法也可以用来估计不可观测的参数。
例如，在预测一个系统的行为时，可以用最小二乘法进行拟合，找到模型参数的最佳估计值，从而估计系统的行为趋势。
在另一方面，最小二乘法也可以用来预测诸如未来产量或销售额等量化指标。
在应用最小二乘法进行科学研究时，它已成为科学界公认的标准统计方法。
它已经被用于统计分析、估计、预测、演示和建模等多个科学研究领域。
例如，最小二乘法可以用于统计推断，用于探究一些不同因素之间的关系，以及推断出假设条件下的基本模型。
它也可以用于估计参数，比如用于估计一个模型的参数值，从而使模型能够更精确地模拟数据。
最小二乘法也被用于拟合非线性曲线。
当数据不满足线性关系时，可以使用最小二乘法拟合曲线。
曲线拟合有很多方法，比如传统的曲线拟合方法，最小二乘法，最小绝对值拟合，和其他各种复杂的曲线拟合方法等等。
总之，最小二乘法是一种非常常用的统计分析方法。
它可以用来自动选择在一组可选的模型中最能够拟合数据的模型，并且可以用于估计不可观测的参数。
此外，最小二乘法也可以用于拟合非线性曲线，从而更精确地模拟实际数据。
由于这种效率和可靠性，最小二乘法已成为科学研究中一种公认的统计分析方法。
用MATLAB作线性和非线性最小二乘法拟合
通过实验掌握拟合函数，非线性拟合函数对于三维曲面函数拟合有点困难。
1916 2.09 3.61 1.86
1917 1.96 4.10 1.93
1918 2.20 4.36 1.96
1919 2.12 4.77 1.95
1920 2.16 4.75 1.90
1921 2.08 4.54 1.58
1922 2.24 4.54 1.67
1923 2.56 4.58 1.82
1.分析问题
用lsqcorvefit作非线性最小二乘法拟合
2.问题求解
a=[1.04 1.06 1.16 1.22 1.27 1.37 1.44 1.53 1.57 2.05 2.51 2.63...
2.74 2.82 3.24 3.24 3.61 4.1 4.36 4.77 4.75 4.54 4.54 4.58...
用Q，K，L分别表示产值、资金、劳动力，要寻求的数量关系 。经过简化假设与分析，在经济学中，推导出一个著名的Cobb-Douglas生产函数：
（*）
式中 要由经济统计数据确定。现有美国马萨诸塞州1900—1926年上述三个经济指数的统计数据，如下表，试用数据拟合的方法，求出式（*）中的参数 。
表2
t Q K L
x=lsqcurvefit('fun3',x0,a,z)
m=linspace(0,2.7,27);
n=linspace(0,2.7,27);
[M,N]=meshgrid(m,n);
z=x(1)*(M.^x(2)).*(N.^x(3));
surf(M,N,z);
3.结果
4.结论及分析
经多次试验可知分析无误
最小二乘法确定经验公式
最小二乘法确定经验公式
最小二乘法是一种不确定系统的统计学模型，它由人们经常使用的正态公式和其他微分方法组成。
它的基本思想是，可以根据给定的经验数据对坐标的函数进行逼近和拟合，从而确定满足给定观察结果的模型常数。
最小二乘法已经成为线性回归建模和非线性拟合中最受欢迎的方法之一。
最小二乘法确定经验公式的具体过程是：
首先，选择合适的模型，然后确定模型的自由变量，再指定这些变量的类型。
其次，建立拟合模型，解决数学函数的最小二乘问题，用有限数量的点对它进行最大程度的拟合。
然后，根据观察的数据，通过把已知的点与模型坐标轴上的相应函数值进行比照，从而调整其中的参数，直至得到最好的拟合效果。
最后，根据拟合后的参数求取函数在每一点处的表达式，并以精准的经验公式表达出来，便得到经验公式。
最小二乘法确定经验公式的关键是需要确定其他变量和模型参数的大小，此外，根据多元函数函数的复杂程度，最小二乘法拟合后的结果也可能不准确，尤其是模型的设置出现欠拟合的情况。
最小二乘拟合原理
最小二乘拟合原理
最小二乘拟合（Least squares fitting）是一种常用的数据拟合方法，它通过将观测数据点与拟合函数的最小垂直距离的平方和最小化来确定最佳拟合曲线或平面。
最小二乘法的核心原理是寻找最小化误差的最优解，即使得拟合曲线与原始数据的离散程度最小。
最小二乘拟合是基于以下假设：
1. 假设数据之间的噪声是服从高斯分布的，也就是正态分布。
2. 假设数据点之间是独立的。
最小二乘法的目标是找到一个函数的参数，使得该函数与给定的一组数据点的误差最小。
这里的误差是指拟合函数与真实数据点之间的差异。
通过最小二乘法，我们可以找到最佳拟合函数的参数，使得拟合函数与观测数据的残差平方和最小化。
具体而言，最小二乘法可以应用于各种拟合问题，例如线性回归、多项式拟合和非线性拟合。
对于线性回归问题，最小二乘法可以通过解析解或数值优化方法（如梯度下降）来求解最佳拟合直线的参数。
需要注意的是，最小二乘法在某些情况下可能会受到极值点的影响，导致过拟合或欠拟合的问题。
因此，在使用最小二乘法进行数据拟合时，需要合理选择拟合函数的形式，并对拟合结果进行评估和验证。
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使n个点（xi,yi) 与曲线 y=f(x) 的距离i 的平方和最小 。
记
J (a1 , a2 , am ) i2 [ f ( xi ) yi ]2
i 1 n i 1
n
n
[ ak rk ( xi ) yi ]2
i 1 k 1
m
(2)
9
问题归结为，求 a1,a2, …am 使 J(a1,a2, …am) 最小。
c (g/ml) 19.21 18.15 15.36 14.10 12.89 9.32 7.45 5.24 3.01
求血药浓度随时间的变化规律c(t). 作半对数坐标系(semilogy)下的图形
10
2
MATLAB(aa1)
10
1
c(t ) c0 e
kt
c, k为待定系数
0 2 4 6 8
该问题即解最优化问题：
min F (a, b, k ) [a be
j 1 10 0.02 kt j
c j ]2
22
解法1. 用命令lsqcurvefit
F(x，tdata)= (a be0.02 kt1 ,, a be0.02 kt10 )T ，x=(a，b，k) 1）编写M-文件 curvefun1.m function f=curvefun1(x,tdata) f=x(1)+x(2)*exp(-0.02*x(3)*tdata) %其中 x(1)=a; x(2)=b；x(3)=k; 2）输入命令 tdata=100:100:1000 cdata=1e-03*[4.54,4.99,5.35,5.65,5.90,6.10,6.26,6.39, 6.50,6.59]; x0=[0.2,0.05,0.05]; x=lsqcurvefit ('curvefun1',x0,tdata,cdata) f= curvefun1(x,tdata)
最小。 其中 fi（x）=f（x，xdatai，ydatai） =F(x,xdatai)-ydatai
20
输入格式为： 1） x=lsqnonlin（‘fun’，x0）； 2） x= lsqnonlin （‘fun’，x0，options）； 3） x= lsqnonlin （‘fun’，x0，options，‘grad’）； 4） [x，options]= lsqnonlin （‘fun’，x0，…）； 5） [x，options，funval]= lsqnonlin （‘fun’， x= lsqnonlin （‘fun’，x0，options）； x0说明： ，…）； fun是一个事先建立的 定义函数f(x)的M-文件， 自变量为x 选项见无 迭代初值 约束优化
线性最小二乘法的求解：预备知识 超定方程组：方程个数大于未知量个数的方程组
r11a1 r12 a2 r1m am y1 ( n m) r a r a r a y nm m n n1 1 n 2 2
r11 R 其中 rn1 r 12 rn 2
n
即 Ra=y
r1m a1 y1 , y , a rnm am yn
超定方程一般是不存在解的矛盾方程组。
2 ( r a r a r a y ) 如果有向量a使得 i1 1 i 2 2 达到最小， im m i i 1
其中
定理：当RTR可逆时，超定方程组（3）存在最小二乘解， 且即为方程组
RTRa=RTy
的解：a=(RTR)-1RTy
11
线性最小二乘拟合 f(x)=a1r1(x)+ …+amrm(x)中 函数{r1(x), …rm(x)}的选取 1. 通过机理分析建立数学模型来确定 f(x)； 2. 将数据 (xi,yi) i=1, …n 作图，通过直观判断确定 f(x)： f=a1+a2x + + + + + f=a1+a2x+a3x2 + + + + + f=a1+a2x+a3x2 + + + + +
实例：下面数据是某次实验所得，希望得到X和 f之间的关系？
x f 1 1.5 2 3.9 4 6.6 7 11.7 9 15.6 12 13 18.8 19.6 15 20.6 17 21.1
MATLAB(cn)
7
最临近插值、线性插值、样条插值与曲线拟合结果：
25
0 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
数学建模与数学实验
拟 合
后勤工程学院数学教研室
1
实验目的
1、直观了解拟合基本内容。
2、掌握用数学软件求解拟合问题。
实验内容
1、拟合问题引例及基本理论。 2、用数学软件求解拟合问题。 3、应用实例 4、实验作业。
2
拟 合
1. 拟合问题引例 2.拟合的基本原理
3
拟 合 问 题 引 例 1
0C) 20.5 32.7 51.0 73.0 95.7 温度 t( 已知热敏电阻数据：
则称a为上述超定方程的最小二乘解。
10
线性最小二乘法的求解 所以，曲线拟合的最小二乘法要解决的问题，实际上就是 求以下超定方程组的最小二乘解的问题。 Ra=y （3） r1 ( x1 ) rm ( x1 ) a1 y1 , a , y R am yn r1 ( xn ) rm ( xn )
12
14
16
18
8
曲线拟合问题最常用的解法——线性最小二乘法的基本思路
第一步:先选定一组函数 r1(x), r2(x), …rm(x), m<n, 令 f(x)=a1r1(x)+a2r2(x)+ …+amrm(x) 其中 a1,a2, …am 为待定系数。 第二步: 确定a1,a2, …am 的准则（最小二乘准则）： （1）
f ( x) 9.8108x 2 20.1293x 0.0317
16
12 10
解法2．用多项式拟合的命令
1）输入以下命令：
8 6 4 2 0 -2
x=0:0.1:1;
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
y=[-0.447 1.978 3.28 6.16 7.08 7.34 7.66 9.56 9.48 9.30 11.2]; A=polyfit(x,y,2) z=polyval(A,x); plot(x,y,'k+',x,z,'r')
21
0.0.2 kt c ( t ) a be 例2 用下面一组数据拟合
中的参数a，b，k
tj
100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
c j 103 4.54 4.99 5.35 5.65 5.90 6.10 6.26 6.39 6.50 6.59
5
10
0
曲 线 拟 合 问 题 的 提 法
已知一组（二维）数据，即平面上 n个点（xi,yi) i=1,…n, 寻求一个函数（曲线）y=f(x), 使 f(x) 在某种准则下与所 有数据点最为接近，即曲线拟合得最好。 y + +
+
+
+ i (x+ i,yi)
+ +
+i) 与曲线 y=f(x) 的距离
6
拟合与插值的关系 问题：给定一批数据点，需确定满足特定要求的曲线或曲面 解决方案： •若要求所求曲线（面）通过所给所有数据点，就是插值问题； •若不要求曲线（面）通过所有数据点，而是要求它反映对象 整体的变化趋势，这就是数据拟合，又称曲线拟合或曲面拟合。
函数插值与曲线拟合都是要根据一组数据构造一个函数作 为近似，由于近似的要求不同，二者的数学方法上是完全不同 的。
9.30 11.2
即要求 出二次多项式:
f ( x) a1x 2 a2 x a3
中 的 A (a1 , a2 , a3 ) 使得:
2 [ f ( x ) y ] i i i 1 11
最小
15
解法1．用解超定方程的方法
此时 x12 R x2 11 1 x11 1 x1
Rnmam1 yn1 (m n) ，用 a R \ y
可得最小二乘意义下的解。 3.多项式在x处的值y可用以下命令计算：
y=polyval（a，x）
14
例 对下面一组数据作二次多项式拟合
xi yi 0.1 1.978 0.2 3.28 0.4 6.16 0.5 7.34 0.6 7.66 0.7 9.58 0.8 9.48 0.9 1
电阻R() 765 求600C时的电阻R。
1100 1000 900 800 700 20
826
873
942 1032
设 R=at+b a,b为待定系数
40
60
80
100
4
拟 合 问 题 引 例 2 已知一室模型快速静脉注射下的血药浓度数据(t=0注射300mg) t (h) 0.25 0.5 1 1.5 2 3 4 6 8
19
2. lsqnonlin
已知数据点： xdata=（xdata1，xdata2，…，xdatan） ydata=（ydata1，ydata2，…，ydatan） lsqnonlin用以求含参量x（向量）的向量值函数 f(x)=(f1(x),f2(x),…,fn(x))T 中的参量x，使得