正交线性回归用于对数据进行拟合。

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简介：
LINORTFIT2(X,Y) 确定在正交最小二乘框架下，最能代表数据对 (X,Y) 的一阶多项式系数。该函数评估了线形模型 P(1)*t + P(2)，并计算了这条线与每个数据点 [X(i) Y(i)] 之间的欧几里得距离的平方和，从而寻找使距离平方和最小的 P(1) 和 P(2) 值。 LINORTFITN(DATA) 在正交最小二乘原则下，寻找最适合给定数据集 DATA 的超平面系数。该函数考察了超平面 H = {x | 点（N，x）+ C == 0}，并计算了此超平面与每个数据点 DATA(i,:) 之间的欧几里得距离的平方和，最终目标是找到使距离平方和最小的 N 和 C 值。目前，Matlab Central 上存在一个用于二维正交线性回归的工具，它利用 FMINSEARCH（即基于 Nelder-Mead 单纯形搜索的无约束非线性优化）以及基于奇异值分解 (SVD) 的方法。

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