本篇目录：
matlab多项式拟合
现在我们想拟合一个一次函数，即 y = a*x + b，其中 a 和 b 是拟合参数。可以使用 fit 函数来生成拟合模型：f = fit(x， y， poly1)；在这里，我们使用 poly1 来指定一次多项式模型，也就是线性模型。
matlab实现多项式拟合的关键命令是polyfit。2 该命令的格式如下 [p，s]=polyfit(x，y，n)功能介绍：对于已知的数据x、y进行多项式拟合，拟合的多项式的阶数为n，其中p为多项式的系数矩阵，s为预测误差估计值的矩阵。
a1=[x1，y1]；a2=[x2，y2]；a3=[x3，y3]；假设x1，x2，x3，y1，y2，y3是列向量且元素个数相等，x=mean([x1，x2，x3]，2)；y=mean([y1，y2，y3]，2)；a=[x，y]；再对x，y进行拟合就可对三组数据都兼顾到了。
避免正负相消。为了避免正负相消，所以使用残差（实际观察值与估计值（拟合值）之间的差）平方和来定义：f=Σ(yi？kxi？b) 2。
matlab怎么做数据拟合?
1、常用的模型有多项式模型、幂函数模型、指数函数模型等。设出函数，用命令“plot”绘出图像作为对比。准备好散点数据，用命令“plot”绘出散点作为对比。调用函数“fit”，参数包括散点数据和曲线拟合模型。
2、可以直接用矩阵来存放数据。当数据比较繁杂时，可以从excel等文件中导入。当所有数据存入工作空间后，在命令窗口中输入ftool，点击回车。在拟合工具窗口的左边，选择变量，就是分别选择x和y。
3、在Matlab中进行数据拟合，可以使用 fit 函数。该函数可以用来生成拟合模型，对数据进行拟合，并返回拟合模型对象。
怎么用MATLAB进行多元多项式拟合
1、在Matlab中进行数据拟合，可以使用 fit 函数。该函数可以用来生成拟合模型，对数据进行拟合，并返回拟合模型对象。
2、工具原料：Matlab 具体步骤：多项式拟合，对一组数据，可以通过一般的最小二乘法拟合，或者或者多项式拟合。polyfit()多项式显示，通过系数向量，用字符串表示，以及数值计算。
3、如何用matlab进行数据的多元函数拟合？拟合前，我们应准备x1，x2，x3，。。，y的一系列数据 将x1，x2，x3，。。
如何用matlab对一堆数据进行拟合分布呢?
1、a=[x，y]；再对x，y进行拟合就可对三组数据都兼顾到了。
2、首先，确定所绘制图表是哪种拟合函数？比如拟合正态分布函数等。例、根据实验得出一份数据，要判断是不是其是服从哪种分布，将其转换为柱状图应该最为直观了。
3、只要你有数学模型，可以用matlab的非线性拟合函数（如nlinfit；lsqcurvefit；lsqnonlin）来完成。一般实现方法：已知一组数据（可以多个自变量）x=[。。]；y =[。。
4、基本上所有的数据拟合和回归分析都可以在这里进行。下面给你简单介绍一下它的使用方法。首先在Matlab的命令行输入两个向量，一个向量是你要的x坐标的各个数据，另外一个是你要的y坐标的各个数据。
5、不能通过。不论是matlab还是R语言，根据一组数据拟合分布函数时，只能拟合出特定分布的参数值，并不能给出最适合这组数据的分布函数。
到此，以上就是小编对于matlab多个变量拟合的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
微信扫一扫打赏
