最近在分析一些數據，就是數據擬合的一些事情，用到了matlab的polyfit函數，效果不錯。

因此想了解一下這個多項式具體是如何擬合出來的，所以就搜了相關資料。

這個文檔介紹的還不錯，我估計任何一本數值分析教材上講的都非常清楚。

推導就不再寫了，我主要參考下面兩頁PPT，公式和例子講的比較清楚。

公式：

例子：

matlab代碼如下：

clear all; close all; clc;N=10; %設置擬合階數 x=1:0.5:10; y=cos(x); %生成待擬合點p=polyfit(x,y,N); %使用matlab函數擬合數據xx=min(x):0.01:max(x); yy=polyval(p,xx);plot(xx,yy); %畫出擬合結果 hold on; plot(x,y,'r.')%下面是使用公式來做最小二乘多項式擬合 F=zeros(N+1,length(x)); F(1,:)=1; for i=2:N+1for j=1:length(x) F(i,j) = x(j)^(i-1); end end F=F*F';[m ~]=size(F); Y=zeros(m,1); Y(1) = sum(y); for i=2:mfor j=1:length(y)Y(i) = Y(i)+y(j)*x(j)^(i-1);end endRe = F\Y; Re=Re(end:-1:1)';　　%數組反序 figure; plot(x,y,'r.') hold on; yyy=polyval(Re,xx); plot(xx,yyy,'g')p Re

matlab的polyfit函數結果：

自己的結果：

在階數較低的時候兩種方法結果基本一致，階數很高的時候，自己的方法結果就差一些了，matlab原生函數效果還是好一些啊。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab练习程序（最小二乘多项式拟合）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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