Cómo usar matlab para encontrar el método de mínimos cuadrados

fz=@(z,x)z(1)*x.^2 z(2)*x z(3),'z','x';[z,resnorm,residual,exitflag , salida] = lsqcurvefit(fz, z0, x, y, [], [], opciones) z0 es el valor inicial de la matriz de coeficientes Generalmente, el ajuste no lineal de mínimos cuadrados no se evalúa mediante el coeficiente de correlación, sino mediante el residual. residual.O suma residual de cuadrados. Otra forma es usar no ajuste, que es una regresión no lineal muy simple. No necesito escribir el formato de la función. Lo siento, el llamado mínimo parcial. El método de cuadrados se refiere a realizar una regresión lineal basada en el método de mínimos cuadrados. Antes del análisis, realice un análisis del componente principal en el conjunto de datos para reducir la dimensionalidad y use el componente principal final como entrada x. Puede ver que la función princomp realiza el componente principal. análisis