matlab拟合度怎么求

非性线拟合一般是根据数据产生的特点来的（就是说数据产生符合什么分布函数）对你这样的应用,我个人感觉使用线性拟合简单易行：如下给定数据的拟合曲线：x=[0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0];

x=y=f=@(c,x)1./(c(1)*x+c(2));%拟合方程c0=[15];%系数初值t=lsqcurvefit(f,c0,x,y)%求得系数再问：��������

F=@(p,x)p(1)*x(:,1).^2+p(2)*x(:,1).*x(:,2)+p(3)*x(:,2).^2+p(4);%离散数据点x=[6.324606.93791.13727.08751.4

x=1978:2002;y=[272.81,286.43,311.89,324.76,337.07,351.81,390.85,466.75,490.86,545.46,648.3,696.54,78

x1=[1.51.5222.52.52.52.53333];x2=[0.050.10.150.20.050.10.150.20.050.10.150.2];y=[10.990.980.970.980.

用polyfit函数.%m文件clear;x=[12345];y=[44.56810];S=polyfit(x,y,1);X=0:0.1:6;Y=S(1)*X+S(2);plot(x,y,'*',X,

>> x=[0 0.1 0.2 0.4 0.6 0.8 1];y=[7.53 7.04 6.2&n

c=0.07+8.32exp(-0.02*t*t)两边取对数试试,不知道能不能拆成你想要的形式.

x1=[11.512.512.61313.113.413.614]';x2=[26.526.326.426.326.926.926.826.8]';x3=[129.3264603118.3568052

x=[-2.573\x09-2.159\x09-1.741\x09-1.403\x09-1.029\x09-0.699];y=[0.640\x090.844\x091.081\x091.227\x09

clc;clearx=1:5;y=[-264662-119192-42940-26347-26335];fun1=inline('A(1)+A(2)*exp(1./x)','A','x');fun2=

%nlinfit非线性参数拟合clc;clear;x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];y=[7,3,6,8,2,4,10,16,2,8];myfunc=inline('beta(1)*s

和其他方法一样

clc,clearallx=[-20.0000 -15.0000 -12.5000 -10.0000 -7.5000 -5.0000 -2.

α,k/λ,K,λ认为是四个未知参数,然后把所有的数据值带入,求解矛盾方程组,或者用最小二乘的原理可以求解这几个参数再问：好感谢，不过这两个方法我都试了……有木有别的，专对方程组的拟合？~再答：什么意

程序是A=[0000004500084005000482610055001444340060003557600065091536940007002077241000007511143095691000

plot可以画多条曲线在一个图上主要把拟合的数据也算出来,一起画就好了

当然可以按你所说的求解,关键是看你建立的回归模型的意义.还有,从回归原理看,一般认为回归方程要有常数项,这样才能保证回归的有效性.比如,如果没有ones(4,1)这一列,matlab会提示：R-squ

你可以查查POLYFIT函数,可以做到拟合曲线

1、简单的函数拟合,初值可以任意给定2、如果待拟合函数较复杂,需要根据经验或其他条件尽可能的给出较接近真实值的初值3、别无他法