最小二乘法多項式曲線擬合，依據給定的m個點,並不要求這條曲線精確地經過這些點，而是曲線y=f(x)的近似曲線y= φ(x)。
[原理部分由個人依據網際網路上的資料進行總結，希望對大家能實用]
給定資料點pi(xi,yi)，當中i=1,2,…,m。求近似曲線y= φ(x)。而且使得近似曲線與y=f(x)的偏差最小。近似曲線在點pi處的偏差δi= φ(xi)-y，i=1,2,...,m。
常見的曲線擬合方法:
1.使偏差絕對值之和最小
2.使偏差絕對值最大的最小
3.使偏差平方和最小
按偏差平方和最小的原則選取擬合曲線，而且採取二項式方程為擬合曲線的方法,稱為最小二乘法。
推導過程：
1. 設擬合多項式為：
2. 各點到這條曲線的距離之和，即偏差平方和例如以下：
3. 為了求得符合條件的a值，對等式右邊求ai偏導數，因而我們得到了：
.......
4. 將等式左邊進行一下化簡，然後應該能夠得到以下的等式：
.......
5. 把這些等式表示成矩陣的形式，就能夠得到以下的矩陣：
6. 將這個範德蒙得矩陣化簡後可得到:
7. 也就是說x*a=y
，那麼a = (x'*x)-1*x'*y
，便得到了係數矩陣a
，同一時候，我們也就得到了擬合曲線。實現
執行前提:
python執行環境與編輯環境；
matplotlib.pyplot圖形庫，可用於高速繪製2d圖表，與matlab中的plot命令類似，並且使用方法也基本同樣。
**:
# coding=utf-8
'''程式:多項式曲線擬合演算法
'''import matplotlib.pyplot as plt
import math
import numpy
import random
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
#階數為9階
order=9
#生成曲線上的各個點
x = numpy.arange(-1,1,0.02)
y = [((a*a-1)*(a*a-1)*(a*a-1)+0.5)*numpy.sin(a*2) for a in x]
#ax.plot(x,y,color='r',linestyle='-',marker='')
#,label="(a*a-1)*(a*a-1)*(a*a-1)+0.5"
#生成的曲線上的各個點偏移一下，並放入到xa,ya中去
i=0xa=
ya=for xx in x:
yy=y[i]
d=float(random.randint(60,140))/100
#ax.plot([xx*d],[yy*d],color='m',linestyle='',marker='.')
i+=1
'''for i in range(0,5):
xx=float(random.randint(-100,100))/100
yy=float(random.randint(-60,60))/100
ax.plot(xa,ya,color='m',linestyle='',marker='.')
#進行曲線擬合
mata=
for i in range(0,order+1):
mata1=
for j in range(0,order+1):
tx=0.0
for k in range(0,len(xa)):
dx=1.0
for l in range(0,j+i):
dx=dx*xa[k]
tx+=dx
#print(len(xa))
#print(mata[0][0])
mata=numpy.array(mata)
matb=
for i in range(0,order+1):
ty=0.0
for k in range(0,len(xa)):
dy=1.0
for l in range(0,i):
dy=dy*xa[k]
ty+=ya[k]*dy
matb=numpy.array(matb)
mataa=numpy.linalg.solve(mata,matb)
#畫出擬合後的曲線
#print(mataa)
xxa= numpy.arange(-1,1.06,0.01)
yya=
for i in range(0,len(xxa)):
yy=0.0
for j in range(0,order+1):
dy=1.0
for k in range(0,j):
dy*=xxa[i]
dy*=mataa[j]
yy+=dy
ax.plot(xxa,yya,color='g',linestyle='-',marker='')
ax.legend()
plt.show()
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