在MATLAB中，可以使用polyfit函数来实现线性回归分析。下面是一个简单的示例代码：
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
% 创建一组样本数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 6, 8, 10];
% 进行线性回归分析，返回拟合系数
coefficients = polyfit(x, y, 1);
% 提取斜率和截距
slope = coefficients(1);
intercept = coefficients(2);
% 绘制原始数据和拟合直线
scatter(x, y, 'filled');
hold on;
plot(x, slope*x + intercept);
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('数据点', '拟合直线');
运行以上代码，将会得到一个包含原始数据点和线性回归直线的图表。coefficients数组中的第一个元素为拟合直线的斜率，第二个元素为拟合直线的截距。
亿速云「云服务器」，即开即用、新一代英特尔至强铂金CPU、三副本存储NVMe SSD云盘，价格低至29元/月。点击查看>>
推荐阅读：怎么使用R语言实现线性回归分析
