最小二乘法多项式拟合程序

最小二乘法的拟合程序挺适合做数据建模入门练习的。支持多项式阶数自选，想试线性拟合、一条抛物线，甚至四五阶的曲线都能搞。多项式拟合的过程也是走一遍数学味儿浓的矩阵计算，写起来不难，思路也清晰。

支持用户输入任意数量的数据点，你只要把点输进去，选个阶数，它就帮你画出拟合曲线。还能动态看效果变化，蛮直观的。尤其当阶数调高，你会发现拟合曲线“贴”得越来越紧，，过拟合也就来了。新手可以拿它练下拟合 vs 泛化的平衡感。

代码结构比较清爽，逻辑是先把x 值按幂展开成矩阵，再解线性系统A * c = b，求出系数向量。用的就是最小二乘那套老方法，算出来的多项式就能画拟合曲线了。对前端搞可视化交互也挺方便的。

如果你对数据可视化感兴趣，这种拟合的过程可以和 D3.js、Plotly 配合，直接把曲线和数据点一起展示出来。简单搞个 UI，点一下按钮就更新曲线，体验还挺丝滑。

，几个扩展资源也推荐你瞅瞅：多项式曲线拟合、Python 最小二乘拟合函数、Matlab 源码。不同语言版本都有，想深入可以顺着这个思路继续研究。

如果你正好在做数据、建模、实验拟合这块，不妨把这段代码拿来试试，理解起来快，上手也轻松。