空间离散点最小二乘直线拟合matlab代码

提供测试用例，输入三维离散点空间坐标，可以直接获得最小二乘法的空间拟合直线，并可以求出每个离散点到空间直线的距离，方便剔除偏离较大的离散点

% 空间直线拟合，并求每个点到直线距离
% 读入已经存储在txt文件中每个点x y z 坐标，也可以直接读入二维数组，维数[点数*3]
clc;clear;close all;
lineData=importdata（‘3D.txt‘）;
figure（‘Color‘[1 1 1]）;
scatter3（lineData（:1） lineData（:2） lineData（:3））;
xlabel ‘x‘;
ylabel ‘y‘;
zlabel ‘z‘;
%zlim（[2.91e4 2.97e4]）;
hold on;
% 拟合的直线必过所有坐标的算数平均值
xyz0=mean（lineData1）;
% 协方差矩阵奇异变换，与拟合平面不同的是
% 所得直线的方向实际上与最大奇异值对应的奇异向量相同
centeredLine=bsxfun（@minuslineDataxyz0）;    %bsxfun函数是对矩阵中每个元素进行 减 操作
[USV]=svd（centeredLine）;       %以降序顺序返回矩阵的奇异值
direction=V（:1）;
% 画图
t=-500:0.1:500;
xx=xyz0（1）+direction（1）*t;
yy=xyz0（2）+direction（2）*t;
zz=xyz0（3）+direction（3）*t;
plot3（xxyyzz）
%求三维空间一点到空间直线的距离，P为一点，Q1、Q2线上两点
[mn]=size（xx）;   
Q1（11）=xx（11）; Q1（12）=yy（11）; Q1（13）=zz（11）;
Q2（11）=xx（1n）; Q2（12）=yy（1n）; Q2（13）=zz（1n）;
P=zeros（13）;  [m1n1]=size（lineData）;  d=zeros（1m1）;
for i=1:m1
    P=lineData（i:）;
    d（1i） = norm（cross（Q2-Q1P-Q1））/norm（Q2-Q1）;
end
figure（‘Color‘[1 1 1]）;
x=1:m1;
plot（xd‘r.‘）;
xlabel ‘行号‘;
ylabel ‘距离‘; 
%取出所有行号
j=0;
for i=1:m1
    if（d（1i）>10）
        j=j+1;
        hanghao（1j）=i;
    end
end
%去除偏差较大的点，重新存储txt文件
[m2n2]=size（hanghao）;  count=0;
for k=1:n2
    q=hanghao（1k）;
    for k1=q:m1-1
        lineData（q:）=lineData（q+1:）;
    end
    m1=m1-1;
    count=count+1;
end
for k2=1:m1-count
    lineData1（k2:）=lineData（k2:）;
end
% save 3D-1.txt  lineData1;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1617  2019-01-21 16:48  nihe.m

     文件      70928  2019-01-17 10:19  3D.txt

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