1 基本定义

最小二乘拟合算法是一种基于最小二乘原理的拟合方法，它通过对给定的数据点进行拟合，得到一条最优的拟合曲线，以达到描述数据的目的。该算法的主要思想是通过最小化数据点与拟合曲线之间的残差平方和，得到最优的拟合曲线。 具体来说，最小二乘拟合算法的步骤如下：

1. 给定一组数据点{(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)}。
2. 假设拟合曲线为y = f(x)，其中f(x)为一个n次多项式。
3. 根据最小二乘原理，使得所有数据点到拟合曲线的距离平方和最小： ∑(yi-f(xi))^2
4. 求解n+1个未知系数a0, a1, ..., an，使得残差平方和最小。 最小二乘拟合算法的优点是可以在一定程度上描述数据的整体趋势，同时对于一些存在随机误差的数据也有较好的拟合效果。缺点是对于一些具有明显非线性特征的数据，可能需要采用其他拟合方法以达到更好的拟合效果。此外，该算法对于一些存在极端值的数据可能会对拟合结果产生较大的影响。

2 定义和出图效果

附出图效果如下：

附视频教程操作：