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• 方法一：多項式擬合polyfit
• 方法二：工具箱擬合cftool
• 方法三：指定函數擬合

方法一：多項式擬合polyfit

x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9];y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20]; P= polyfit(x, y, 3) %三階多項式擬合xi=0:.2:10; yi= polyval(P, xi); %求對應y值plot(xi,yi,x,y,'r*');

運行結果：

多項式系數：P =0.1481 -1.4030 1.8537 8.2698

即 P=0.1481 * x^3 + -1.4030 * x^2 +1.8537 * x + 8.2698

方法二：工具箱擬合cftool

x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9]; y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20];cftool(x,y)

運行結果：

• 擬合類型中我們選擇polynominal（多項式），擬合階數選擇3，運行結果中可見R平方值高達0.94，屬于比較準確的.

方法三：指定函數擬合

1、已知數據
2、作出散點圖，觀察

3、擬合

運行結果：

參考文獻：matlab在數學建模中的應用 （卓金武）

指定函數擬合運用可參考：
人口增長模型，附代碼

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab拟合函数的三种方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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