最小二乘法多项式拟合的算法

资 源 简 介

最小二乘法多项式拟合的算法

详 情 说 明

最小二乘法多项式拟合是一种经典的数值计算方法，主要用于通过多项式函数逼近给定的离散数据点。其核心思想是寻找一个多项式，使得该多项式与所有数据点的垂直距离平方和最小。

算法通常包括以下步骤：首先，根据给定的数据点确定多项式的阶数。接着，构建一个线性方程组，其中包含多项式的系数作为未知数。然后，通过解这个方程组来找到最优的系数，使得拟合误差最小。

最小二乘法多项式拟合广泛应用于数据分析、信号处理和机器学习等领域。它不仅能提供平滑的曲线拟合，还能通过调整多项式阶数来平衡拟合精度与过拟合风险。