数值拟合是一种将数据点拟合到数学方程的过程，目的是找到一个近似描述数据的行为的方程。MATLAB支持多种拟合类型：1. 线性拟合 2. 多项式拟合 3. 指数拟合 4. 对数拟合。拟合过程涉及：1. 准备数据 2. 选择拟合类型 3. 执行拟合 4. 评估拟合。
MATLAB 数值拟合
数值拟合是将一组数据点拟合到数学方程的过程。其目的是找到一个方程，该方程可以近似地描述数据的行为。MATLAB 提供了多种数值拟合方法。
拟合类型
MATLAB 支持以下拟合类型：
- 线性拟合：拟合一条直线 y = mx + b
- 多项式拟合：拟合一个 n 阶多项式
- 指数拟合：拟合一个指数函数
- 对数拟合：拟合一个对数函数
拟合过程
数值拟合过程涉及以下步骤：
- 准备数据：将数据导入 MATLAB 并预处理。
- 选择拟合类型：根据数据的形状选择适当的拟合类型。
-
执行拟合：使用
fit函数执行拟合。 -
评估拟合：检查拟合的好度，使用
gof函数查看 R 平方、RMSE 等指标。
示例
考虑以下数据点：
x = [1, 2, 3, 4, 5]; y = [2, 4, 6, 8, 10];
要将此数据拟合到一条直线，请执行以下步骤：
% 准备数据 x = x(:); y = y(:); % 执行拟合 model = fitlm(x, y); % 评估拟合 gof = anova(model); disp(gof);
输出的 gof 结构将显示拟合的 R 平方和 RMSE 等信息。
