本文介绍了如何使用Matlab进行线性及非线性拟合。线性拟合通过拟合直线描述数据趋势，非线性拟合则能适应更复杂的曲线形状。文中提供了相应的源代码示例，包括线性拟合的数据点和拟合直线绘制，以及非线性拟合中指数函数的拟合过程。
线性拟合是一种常见的数据拟合方法，它可以通过拟合一条直线来近似描述数据的趋势。而非线性拟合则更加灵活，可以拟合更为复杂的曲线形状。在本文中，我们将学习如何使用Matlab进行线性拟合和非线性拟合，并提供相应的源代码。
- 线性拟合
首先，我们将介绍如何使用线性拟合来拟合数据。
假设我们有一组数据，包括自变量x和因变量y，我们的目标是找到一条最佳的直线来拟合这些数据。
% 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
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