【发布时间】：2014-02-13 13:07:51
【问题描述】：
我正在寻求帮助，在 Matlab 中对一组点进行（简单？）最小二乘线拟合。
我有一个包含一组点的图像，我试图将它们拟合成一条线，从而最小化每个点到线的距离（最小二乘拟合）。似乎与openCV/fitline 一起工作得很好，但我们正在两个平台上进行研究——另一个是Matlab，而Matlab/polyfit 与opencv/fitline 做的事情不同。
根据Fitting a line - MatLab disagrees with OpenCV，似乎Polyfit 最小化了到直线的 Y 距离，而不是最小二乘（垂直）距离。
【问题讨论】：
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最小二乘回归根据定义最小化 y 距离。如果您想最小化垂直距离，请尝试 PCA。但是你到底想用这条线做什么？您可能会发现 Matlab 解决方案实际上就是您所追求的。
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这可能会有所帮助：cerebralmastication.com/2010/09/…
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@Dan，准确地说是非线性 PCA。 :)
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@divanov 我不太确定——你能链接到参考吗？我认为只是普通的 PCA 将完全按照 OP 描述的 OpenCV 来做......
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@Dan，polyfit 用多项式曲线拟合数据，因此必须使用 PCA 获得相同的多项式 PCA。
标签： matlab linear-regression pca