原文地址：最小二乘法曲线拟合以及matlab实现
在实际工程中，我们常会遇到这种问题：已知一组点的横纵坐标，需要绘制出一条尽可能逼近这些点的曲线（或直线），以进行进一步进行加工或者分析两个变量之间的相互关系。而获取这个曲线方程的过程就是曲线拟合。
目录
• 最小二乘法直线拟合原理
• 曲线拟合
• Matlab实现代码
最小二乘法直线线拟合原理
首先，我们从曲线拟合的最简单情况——直线拟合来引入问题。如果待拟合点集近似排列在一条直线上时，我们可以设直线 y=ax+b为其拟合方程，系数 A=[a,b]为待求解项，已知：
一、奇异矩阵
1、奇异矩阵是线性代数的概念，就是对应的行列式等于0的矩阵。
2、奇异矩阵的判断方法：首先，看这个矩阵是不是方阵（即行数和列数相等的矩阵。若行数和列数不相等，那就谈不上奇异矩阵和非奇异矩阵）。 然后，再看此方阵的行列式|A|是否等于0，若等于0，称矩阵A为奇异矩阵；若不等于0，称矩阵A为非奇异矩阵。 同时，由|A|≠0可知矩阵A可逆，这样可以得出另外一个重要结论:可逆矩阵就是非奇异矩阵，非奇异矩阵也是可逆矩阵。
二、非奇异矩阵
1、n 阶方阵 A 是非奇异方阵的充要条件是 A 可逆，即可逆方阵就是非奇异方阵。
2、对一个 n 行 n 列的非零矩阵 A，如果存在一个矩阵 B 使 AB = BA =I（ I是单位矩阵），则称 A 是可逆的，也称 A 为非奇异矩阵。
3、一个矩阵非奇异当且仅当它的行列式不为零。
4、一个矩阵非奇异当且仅当它代表的线性变换是个自同构。
5、一个矩阵半正定当且仅当它的每个特征值大于或等于零。
6、一个矩阵正定当且仅当它的每个特征值都大于零。
7、一个矩阵非奇异当且仅当它的秩为n。