<1> 根据坐标位置样本拟合直线
直线公式：y = ax + b；
所求参数 ：（a，b）;
最终算法矩阵：
<2> 根据样本拟合圆
圆的展开方程： x² + y² + aX + by +c = 0;
所求参数：(a,b,c)
最终转化的圆心：（-a/2, -b/2）;
转化的半径：
最终矩阵：
<3>最小二乘法求旋转角度为0 或者 90°的椭圆
展开的公式：X²+aY² + bX+cY+d=0;
未知量（要求的量）：(a,b,c,d)
需要求的椭圆圆心:（-b/2， -c/2a）
轴线比较复杂，最终可以根据 (a,b,c,d)求长短轴，离心率， 长短轴比；
（a,b,c,d）的求解矩阵如下：
若加入角度 则公式应该为 X²+aY² + bXY+cX+d*Y + e=0；
所求量为 （a,b,c,d,e）;
关于求解矩阵，后期再做说明。
<4>总结：
个人觉得求解出来参数后，需要做置信度判断；关于置信度判断，还没有进行总结，后续总结。关于整体的流程个人觉得应该如下：
根据样本求方程 --> 根据所求方程做置信度判断，选出更合理的样本–>重新求方程…
每次求方程和做自信度判断为一个回合，可以设定最大的置信区间，有样本不在置信区间就选择一次样本，为了保证算法时间，可以设定最大判断次数。这样，应该可以使所求得的解更加准确。
