Matlab中的曲线拟合
如何使用Matlab进行曲线拟合？
在Matlab中进行曲线拟合涉及以下步骤：
1. 数据准备
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将数据导入Matlab工作空间。
将数据整理成一组自变量（x）和因变量（y）。
2. 选择拟合模型
Matlab提供了多种拟合模型，包括：
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线性回归
多项式回归
指数回归
对数回归
非线性回归
选择最适合您数据的模型。
3. 使用fitlm函数拟合模型
fitlm函数用于拟合线性回归模型。对于其他类型模型，需要使用专门的函数（例如：polyfit、expfit 等）。
4. 评估拟合
拟合完成后，可以使用以下指标评估拟合质量：
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R平方（决定系数）：衡量模型解释数据变异的程度。
均方根误差（RMSE）：衡量预测值与实际值之间的误差。
5. 预测
一旦模型拟合好，您就可以使用predict函数进行预测。
示例代码（线性回归）
% 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 6, 8, 10];% 拟合模型
model = fitlm(x, y);% 评估拟合
R2 = model.Rsquared.Ordinary;
RMSE = sqrt(mean((y - predict(model, x)).^2));% 打印结果
disp("R平方：", R2);
disp("均方根误差：", RMSE);登录后复制以上就是matlab如何拟合的详细内容，更多请关注楠楠科技社其它相关文章！
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