Matlab：数据拟合

最新推荐文章于 2025-10-02 08:30:00 发布

追逐程序梦想者

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文章标签： matlab 算法机器学习

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本文介绍了在Matlab中进行数据拟合的三种常见方法：多项式拟合，使用polyfit和polyval函数；最小二乘法拟合，借助fit函数；以及样条插值拟合，利用spline函数。每个方法都有详细实例展示，帮助理解如何在不同场景下选择合适的数据拟合方法。

Matlab：数据拟合

数据拟合是数学中的一个重要问题，旨在通过给定的数据点找到最佳拟合曲线或者函数来描述这些数据的行为。在实际应用中，数据拟合常常用于统计分析、信号处理、控制系统等领域。

在Matlab中，数据拟合可以通过内置函数或自定义函数来实现。以下将介绍三种常用的数据拟合方法：多项式拟合、最小二乘法拟合和样条插值拟合。

一、多项式拟合

多项式拟合是一种基于多项式函数的拟合方法，通过寻找一条多项式曲线来逼近给定的数据点。在Matlab中，可以使用polyfit和polyval函数来进行多项式拟合。其中polyfit函数可以生成一个多项式系数向量，polyval函数则可以使用该向量计算多项式函数的值。

以下是一个简单的多项式拟合的例子：

x = [1, 2, 3, 4,

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使用MATLAB进行数据拟合

ByteSparkX的博客

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MATLAB进阶：数据的拟合

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几天我们继续深度学习MATLAB中的数据拟合假设已知经验公式y=f(c,x)y=f(c,x)（c为参数，x为自变量），要求根据一批有误差的数据(xi,yi)，i=0,1,...,n(xi,yi)，i=0,1,...,n确定参数c。这样的问题称为数据拟合。最小二乘法：求c使得平方误差最小化最小二乘法的内容我们这里不再过多讲解，这里主要侧重讲解如何用MATLAB来解决相关问题。

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matlab代码，用于进行数据拟合。通过输入数据的x,y轴坐标，通过拟合获得拟合曲线（拟合阶次可自选），可实现一条曲线或多条曲线在同一个坐标轴上显示。

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数据拟合 clc,clear; x=[0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0]; y=[1.75,2.45,3.81,4.80,7.00,8.60]; p=polyfit(x,y,2); x1=0.5:0.05:3.0; y1=polyval(p,x1); plot(x,y,'*r',x1,y1,'-b'); result p=polyfit(x,y,n)：最小二乘法计算拟合多项式系数。x，y为拟合数据向量，要求维度相同，n为拟合多项式次数。返回p向量保存多项式系数，由最高次向最低次排列。

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