一元线性回归 用 y=a*x+b 来拟合一组数据 {{x1,y1},{x2,y2}…{xn,yn}} matlab 中使用 polyfit x=data(:,1); y=data(:,2); p=polyfit(x,y,1); p (1) 为斜率 a，p (2) 为截距 b 多元线性回归 用 y=a1*x1+a2*x2+..+am*xm 来拟合数据点 {x1i,x2i,…xmi,yi} (i=1~n) |x11,x21,…xm1| A=|x12,x22,…xm2| |… … … … … | |x1n,x2n,…xmn| Y={y1,y2,y3,…,yn}' 则系数 {a1,a2,…,am}'=pinv (A)*Y 在 matlab 中使用 coeff=AY 则可以得到最小二乘意义上的拟合系数