MATLAB 中通过 fit 函数进行曲面拟合，步骤包括：加载数据、创建拟合模型、拟合模型和评估拟合。评估拟合使用 gof 属性，其中 rsquare 为决定系数，范围为 0 到 1，越接近 1 表示拟合越好。高级用法还包括创建自定义拟合模型、使用权重和可视化拟合结果。
MATLAB 中的曲面拟合
MATLAB 中使用 fit 函数进行曲面拟合。fit 函数接受输入数据和拟合模型，并返回拟合后的模型对象。
步骤：
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加载数据：使用
load命令加载曲面数据，其中第一列为自变量x，第二列为自变量y，第三列为因变量z。 -
创建拟合模型：使用
fittype函数创建曲面拟合模型，其中x和y为自变量，z为因变量。 -
拟合模型：将数据和拟合模型作为参数传入
fit函数，得到拟合后的模型对象。 -
评估拟合：使用
gof属性评估拟合的好坏，其中rsquare表示决定系数，范围为 [0, 1]，越接近 1 表示拟合越好。
示例：
% 加载数据
data = load('surface_data.txt');
% 创建拟合模型
model = fittype('a*exp(-b*x^2 - c*y^2)');
% 拟合模型
fit_model = fit([data(:,1), data(:,2)], data(:,3), model);
% 评估拟合
rsquare = fit_model.Rsquared.Ordinary;
disp(['决定系数：', num2str(rsquare)]);高级用法：
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创建自定义拟合模型：使用
fittype函数创建自定义拟合模型，以便进行更复杂的拟合。 -
使用权重：使用
weight参数为不同数据点分配权重，以提高拟合的精度。 -
可视化拟合结果：使用
plot函数绘制拟合后的曲面，以查看拟合的质量。
