一组数据怎么根据其频率分布拟合出高斯分布

一组数据如何根据其频率分布拟合出高斯分布
现在我有一组一维的数据，比如x1,x2,...,xn，数据从概率分布上大致服从正态分布。
我需要的结果是根据这个计算出来的正态分布，来判断一个新的数据x'与原数据的切合程度，
即P(x) = f(x) = 1/ (sqrt(2 * π)  σ) * 
                exp( -(x-X0) * (x-X0) / (2*π*σ*σ) )

其中需要求解的参数有：X0，和σ。
最简单的计算方法是 
   X0 = 1.0 / n (Σxi)
   σ= sqrt（ 1.0 / n * Σ((xi-X0)*(xi-X0)) ）
不知道是否有更加合适的求解方法，比如最小二乘法？？

扩展一下，一组二维的数据，有对应的高斯分布如下：
P(x,y) = f(x,y) = 1/ (sqrt(2 * π)  σ) * 
                 exp( -((x-X0) * (x-X0) + (y-Y0)*(y-Y0) )/ (2*π*σ*σ) )

[解决办法]
自己研究找算法呀
[解决办法]
网上搜一下：参数估计
[解决办法]
统计学习的东西，
可用径向基函数或支持向量机计算两点的距离。