今天给各位分享最小二乘法matlab优化权重的知识，其中也会对matlab偏最小二乘进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
用加权最小二乘法拟合曲线matlab？
如何用matlab求加权最小二乘法拟合曲线？
第一步，根据给出的xi、yi、wi分别赋值给x、y、w列变量
第二步，将xi与wi乘积赋值给X变量，即
X=w.*x;
第三步，创建多项式系数矩阵，即
X1=[X.^4 X.^3 X.^2 X ones(size(x))];
第四步，使用regress函数求出拟合系数，即
[p,bint,r,rint,stats] = regress(y,X1);
第五步，显示拟合系数和相关系数
p1=p(1),p2=p(2),p3=p(3),p4=p(4),p5=p(5)
R^2=stats(1)
第六步，计算拟合值，即
Y=p(1)*X.^4+p(2)*X.^3+p(3)*X.^2+p(4)*X+p(5);
第七步，使用plot函数，绘制拟合曲线
MATLAB的最小二乘法
你的问题看得不是太懂，不过最小二乘法的函数是lsqcurvefit
使用方法是：
lsqcurvefit（fun,a0,x,y)
其中fun为函数原型
a0为最优化的初始值
x,y为原始输入输出数据向量
最小二乘法在matlab中怎么实现啊？
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。
具体介绍一下regress
regress虽然名义上只能做线性回归但是可以把x^2等非线性量作为一个额外自变量做计算，因此在一些特殊情况下也可以做非线性拟合。
以matlab自带的数据为样本，示例代码如下：（%后面的是注释）
clc;clear;
load carsmall%此数据样本matlab自带
x=Weight;y=Horsepower;z=MPG;%取这3个变量作为拟合对象，x、y自变量，z应变量
plot3(x,y,z,’p’);
hold on;
c=ones(length(x),1);
b=regress(z,[x,y,c]);%纯线性拟合 模型z=b(1)*x+b(2)*y+b(3)
[X,Y]=meshgrid(linspace(1500,5000,10),linspace(40,240,10));
C=ones(10);
mesh(X,Y,b(1)*X+b(2)*Y+b(3)*C);
grid on;
b=regress(z,[x.^2,y.^2,x.*y,x,y,c]);%添加非线性项进行拟合
figure
plot3(x,y,z,’p’);
hold on;
mesh(X,Y,b(1)*X.^2+b(2)*Y.^2+b(3)*X.*Y+b(4)*X+b(5)*Y+b(6)*C);
grid on;
加权最小二乘法MATLAB程序
“/”是矩阵右除的符号，对应的函数是mrdivide。矩阵右除是通过左除实现的，也就是说，A/B = (B’\A’)’。
“\”是矩阵左除的符号，对应的函数是mldivide。
x=A\B是线性方程组Ax=B的解，而x=B/A是线性方程组xA=B的解（如果方程组欠定或超定，则解为最小二乘意义上的）。
以你举的例子来说，相当于求3x=1，4x=2，5x=3这样一个方程组的解，显然这个方程组属于超定的情况，无解，但可以求出最小二乘解x=0.52。
使用最小二乘拟合函数可以求出相同的解来：
k=lsqcurvefit(inline(‘k*x’,’k’,’x’),0,[3 4 5],[1 2 3])
利用MATLAB优化工具箱解决如下的最小二乘问题：
这个题目本质上就是个二次函数的求极值问题。
（1）首先将式子化简
如图
（2）代入下列函数中函数中
2.1 最速下降法子函数（代码）
2.2 拟牛顿法（对秩1 子函数代码）
2.3 BFGS子函数代码
2.3 DFP（子函数代码）
（3）上述过程包含了计算的步骤，可以用optimtool设置方法来求解并得到过程。本来想给你结果的，分数太少，就不写上去了。
关于最小二乘法matlab优化权重和matlab偏最小二乘的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。