非负最小二乘法 matlab
正则化最小二乘问题    非负最小二乘法是一种优化方法，可用于解决线性回归问题。它是一种在数据集中寻最小平方误差的方法，但对于数据集中有些变量值为负的情况，它可以将这些变量的解设定为0，以得到非负解。
    在MATLAB中，我们可以使用“nnls”函数来进行非负最小二乘法的计算。这个函数可以通过以下语法进行调用：
    [x,resnorm,residual,exitflag,output,lambda] = nnls(A,b);
    其中，“A”是一个m×n的矩阵，“b”是一个长度为m的向量，表示观测数据。函数的输出包括非负最小二乘解“x”，残差的平方和“resnorm”，残差向量“residual”，退出标志“exitflag”，输出信息“output”，以及包含拉格朗日乘数的向量“lambda”。
    注意，在使用“nnls”函数之前，需要确保数据集中没有负数值。如果数据中有负数值，可以通过对数据进行偏移或缩放来避免此问题。
    使用非负最小二乘法可以帮助我们得到更准确的解，尤其是在对噪声较多的数据进行拟合时效果更佳。

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