entityMap|blocks|key|eedf4|text|简而言之:您的函数必须是y=ax%2B0的形式，这使得polyfit无用。但是你可以使用最小二乘法：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|84qsk|解释：|dge7v|您需要找到n方程和一个变量a：|fenj1|运算符\找到最小二乘解。|a1hff|或者，您可以手动查找解决方案：|emspl|或者在伪代码中：|cscqk|如果您不使用Matlab+-例如在C代码中-这是很有用的。|7mqgs|示例和代码片段：|bk51j|​|f53q9^0|C|6|P|7|0|0|5|1|D|1|0|3|1|0|0|0|0|0|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|X|9|@$A|Y|B|Z|C|D]|$A|10|B|11|C|D]]|E|@]|F|$]]|$2|G|4|H|6|7|8|12|9|@]|E|@]|F|$]]|$2|I|4|J|6|7|8|13|9|@$A|14|B|15|C|D]|$A|16|B|17|C|D]]|E|@]|F|$]]|$2|K|4|L|6|7|8|18|9|@$A|19|B|1A|C|D]]|E|@]|F|$]]|$2|M|4|N|6|7|8|1B|9|@]|E|@]|F|$]]|$2|O|4|P|6|7|8|1C|9|@]|E|@]|F|$]]|$2|Q|4|R|6|7|8|1D|9|@]|E|@]|F|$]]|$2|S|4|T|6|7|8|1E|9|@]|E|@]|F|$]]|$2|U|4|V|6|7|8|1F|9|@]|E|@]|F|$]]|$2|W|4|V|6|7|8|1G|9|@]|E|@]|F|$]]]]

In short: Your function must be in the form of <code>y=ax+0</code>, which makes <code>polyfit</code> useless. But you can use the least squares method:

<pre><code> a = x(:)\y(:);
</code></pre>

<hr>

Explanation:

You have <code>n</code> equations and one variable <code>a</code> that is needed to be found:

<pre><code> a*x1 = y1;
 a*x2 = y2;
 ...
 a*xn = yn;
</code></pre>

The operator <code>\</code> finds the least squares solution.

Alternatively, you can find the solution manually:

<pre><code> a = (x'*x) \ (x'*y);
</code></pre>

or in Pseudo code:

<pre><code> (x1*y1 + x2*y2 + ... xn*yn)
a = ----------------------------
 (x1*x1 + x2*x2 + ... xn*xn)
</code></pre>

This is useful if you are not using Matlab - for example in C code.

<hr>

Example and code snippet:

<img src="https://i.stack.imgur.com/UtjJx.jpg" alt="enter image description here">

<pre><code>function FindLSSolution()
 a = 2.5;
 x = rand(100,1)*10;
 y = a*x + randn(100,1);
 figure;scatter(x,y);

 A = x(:)\y(:);
 hold on;plot(x, A*x,'g');
end
</code></pre>

entityMap|blocks|key|39k7j|text|如果你有“曲线拟合工具箱”，你可以使用|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data^0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|C|9|@]|A|@]|B|$]]]]

if you have the "Curve Fitting Toolbox" you can use 

<pre><code>f = fit( x, y, 'a*x' );
</code></pre>

entityMap|blocks|key|ckdde|text|通常，最佳拟合线通过数据的质心(x的平均值和y的平均值)。所以找到质心并绘制从原点到质心的线。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data^0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|C|9|@]|A|@]|B|$]]]]

The best fit line, in general, passes through the centroid of the data (average the x's and average the y's). So find the centroid and plot the line from the origin through the centroid.

I have a set of points <code>(x,y)</code> and I need to find the line of best-fit that passes through the origin using MATLAB.

Fitting a line that passes through the origin (0,0) to data

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 我有一组点(x，y)，我需要使用MATLAB找到通过原点的最佳拟合直线。

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