在Matlab中，我们经常需要对给定的点云数据进行拟合，以便找到其背后的规律或模型。本文将介绍如何使用最小二乘法拟合二维点云数据的直线。
首先，我们需要生成一些二维点云数据作为示例。我们可以使用Matlab的随机数生成函数rand来生成一组随机的x和y坐标值，并添加一些噪声以增加实际性。以下是生成点云数据的代码：
% 生成二维点云数据
n = 100; % 点个数
x = linspace(0, 10, n)'
在Matlab中，为二维点云数据拟合直线通常采用最小二乘法。本文通过示例代码详细介绍了如何利用polyfit和polyval函数进行直线拟合，并展示拟合结果图像，帮助读者理解并应用到实际项目中。
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