我有以下问题：我给了一些3D点 （0,2,2），（0,4,5）等。
我希望通过这些点获得最合适的平面。这有点像线性回归。问题是，这些点并不完全匹配。所以我必须在3D区域找到最好的飞机。飞机的大小无关紧要，我只需要一个矢量。 我读了一些关于回归的内容，但它并没有帮助我。
我只是要求资源，伪代码或只是一个正常工作的代码。只是让我开始的事情。
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如果您有用于拟合2D多项式的源代码，例如
Y = a + bX + cX ^ 2
你将看到内部代码使Y对X ^ 0（1.0），X ^ 1（X）和X ^ 2回归以找到方程参数a，b和c。您可能还会对其他术语（例如sin（X）或exp（X））进行回归，执行线性回归的源代码也不关心，并且也很乐意适合这些术语。
您可以使用相同的源代码来确定
的参数Z = a + bX + cY
通过将Z对1.0，X ^ 1（X）和Y ^ 1（Y）回归以找到方程参数a，b和c。您也可以对X ^ 1 * Y ^ 1（X * Y）或甚至sin（X）或[log（X）* exp（Y）]进行回归。
许多软件包都有用于拟合2D多项式的预打包函数，因为这个拟合任务很常见，但是这些函数中的代码可以像我上面描述的那样使用 - 如果你有源代码，请查看多项式拟合方法和如上所述，复制粘贴编辑代码的数据格式，你应该没问题。