通过优化拟合曲线

通过优化拟合曲线

在数据分析和模型拟合中，拟合曲线是一种常用的工具，用于找到最佳的函数形式来描述数据的趋势。通过优化拟合曲线，我们可以找到最合适的参数值，使得拟合曲线与观测数据最为吻合。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB来进行拟合曲线的优化，并提供相应的源代码。

首先，让我们定义一个示例问题来说明拟合曲线的优化过程。假设我们有一组观测数据，包含自变量x和因变量y。我们希望找到一个函数形式，使得该函数与数据的关系最为接近。我们将使用多项式函数来拟合数据，即通过最小化残差平方和来确定最佳的多项式系数。

以下是MATLAB代码的示例：

% 输入观测数据
x = [1, 2, 3, 4, 5