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Open3D点云数据处理（二十一）：最小二乘多项式拟合

news 文章来源：https://blog.csdn.net/weixin_46098577/article/details/132416141 2024/11/16 10:49:20

文章目录

  • 1 最小二乘多项式拟合原理
  • 2 多项式拟合的评估指标
  • 3 使用np.polyfit()函数实现
    • 3.1 np.polyfit() 函数详解
    • 3.2 代码实现
    • 3.3 使用numpy.poly1d()函数将多项式系数转换为拟合方程
  • 4 注意事项

专栏目录：Open3D点云数据处理（Python）

1 最小二乘多项式拟合原理

最小二乘法是一种数学优化方法，它通过最小化误差的平方和寻找一组参数的最佳估计值。多项式拟合是将数据点拟合成一个多项式，可以用多项式来表示非线性的数据。在多项式拟合中，我们可以使用最小二乘法来计算多项式系数，以使拟合的多项式函数最接近给定数据点。

具体来说，对于给定的数据点集 P =

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