Open3D点云数据处理（二十一）：最小二乘多项式拟合
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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