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本文详细介绍了如何使用Open3D和最小二乘法进行点云数据的多项式拟合，包括最小二乘法原理、多项式拟合的评估指标、使用numpy.polyfit()函数的实现过程以及注意事项。通过最小二乘法求解线性方程组找到最佳多项式系数，以最小化残差平方和。同时，讨论了多项式拟合的评估指标如RSS、MSE、RMSE和R²，以及在实际应用中如何选择合适的多项式阶数和处理异常值。
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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 = { ( x 1 , y 1
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