Matlab实现线性回归（直线拟合）

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   线性拟合：对于y=a*x+b的形式    a=(N*ΣXi*Yi-ΣXi*ΣYi)/(N*ΣXi*Xi-(ΣXi)2)
    b=((ΣXi*Xi)*(ΣYi)-(ΣXi)*(ΣXi*Yi))/(N*ΣXi*Xi-(ΣXi)2)
    利用Matlab自带函数可实现：
    拟合函数：pn=polyfit(x,y,n)  返回pn系数向量，降阶排列，n为阶数
    函数：yy=polyval(pn,x) pn为降阶排列的多项式系数，x为向量或者矩阵，返回yy：将x带入pn后计算得到的向量或者矩阵。

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%初始数据 x=[1 2 3 4]; y=[1.1 2.2 2.7 3.8]; %获得线性拟合系数 pn=polyfit(x,y,1); yy=polyval(pn,x); subplot(1,2,1); plot(x,y); subplot(1,2,2); plot(x,yy);

结果：pn=0.86,0.3