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clc;clear all;close all;%%%二維直線擬合

%%%生成隨機數據

%內點

mu=[0 0]; %均值

S=[1 2.5;2.5 8]; %協方差

data1=mvnrnd(mu,S,200); %產生200個高斯分布數據

%外點

mu=[2 2];

S=[8 0;0 8];

data2=mvnrnd(mu,S,100); %產生100個噪聲數據

%合并數據

data=[data1',data2'];

iter = 100; %%% 繪制數據點

figure;plot(data(1,:),data(2,:),'o');hold on; % 顯示數據點

number = size(data,2); % 總點數

bestParameter1=0; bestParameter2=0; % 最佳匹配的參數

sigma = 1;

pretotal=0; %符合擬合模型的數據的個數 for i=1:iter

%%% 隨機選擇兩個點

idx = randperm(number,2);

sample = data(:,idx); %%%擬合直線方程 y=kx+b

line = zeros(1,3);

x = sample(:, 1);

y = sample(:, 2); k=(y(1)-y(2))/(x(1)-x(2)); %直線斜率

b = y(1) - k*x(1);

line = [k -1 b] mask=abs(line*[data; ones(1,size(data,2))]); %求每個數據到擬合直線的距離

total=sum(maskpretotal %找到符合擬合直線數據最多的擬合直線

pretotal=total;

bestline=line; %找到最好的擬合直線

end

end

%顯示符合最佳擬合的數據

mask=abs(bestline*[data; ones(1,size(data,2))])

hold on;

k=1;

for i=1:length(mask)

if mask(i)

inliers(1,k) = data(1,i);

k=k+1;

plot(data(1,i),data(2,i),'+');

end

end %%% 繪制最佳匹配曲線

bestParameter1 = -bestline(1)/bestline(2);

bestParameter2 = -bestline(3)/bestline(2);

xAxis = min(inliers(1,:)):max(inliers(1,:));

yAxis = bestParameter1*xAxis + bestParameter2;

plot(xAxis,yAxis,'r-','LineWidth',2);

title(['bestLine: y = ',num2str(bestParameter1),'x + ',num2str(bestParameter2)]);

總結

以上是生活随笔為你收集整理的怎样用matlab拟合,怎么用用matlab拟合两条直线的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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