采用Matlab编写的最小二乘法，实现对两类的正确分类

资 源 简 介

采用Matlab编写的最小二乘法，实现对两类的正确分类

详 情 说 明

最小二乘法是一种经典的数学优化方法，常用于解决回归和分类问题。在Matlab环境下实现该算法对两类数据进行正确分类，核心是通过拟合最佳线性决策边界来区分不同类别的样本点。

算法原理部分，最小二乘法通过最小化误差平方和来寻找数据的最佳函数匹配。对于分类任务，可以将其转化为线性回归问题：将类别标签视为因变量，特征数据作为自变量，通过求解线性方程组获得权重系数。最终得到的线性方程即可作为分类决策边界。

在Matlab中的实现流程通常包含三个关键步骤：首先构建包含样本特征和偏置项的设计矩阵；其次利用矩阵运算求解正规方程或直接调用左除运算符计算权重向量；最后通过权向量与特征向量的乘积结果与阈值比较实现类别判定。

该方法在两类线性可分场景下效果显著，其优势在于实现简单且计算效率高。但需注意当数据存在非线性关系或严重噪声干扰时，可能需要引入正则化项或考虑其他分类算法。对于初学者而言，这是理解模式分类与矩阵运算协同作用的经典案例。