用最小二乘法求形如原型函数为y(x)=a*exp（bx）得经验公式...要求用matlab.....
数据表如下x=7.2 2.7 3.5 4.1 4.8 y=65 60 53 50 46
% 1、拟合和很多因素有关，比如初值、拟合函数的选择、算法设置等。
% 2、从结果看，你现在的拟合函数形式不太适合所给的数据，请重新考虑其他形式的函数。
% 3、怀疑x的第一个点（7.2）是否正确，请核实。
x=[7.2 2.7 3.5 4.1 4.8];
y=[65 60 53 50 46];
f = inline('c(1)+exp(c(2)*x)','c','x');
opt = optimset('MaxFunEvals',1e5);
c = lsqcurvefit(f, [0 0], x, y,[],[],opt);
a = c(1)
b = c(2)
% 把拟合结果与原始数据对照
plot(x,y, '-o', x, f(c, x), 'r:x');
legend('原始数据', '拟合函数')追问
% 2、从结果看，你现在的拟合函数形式不太适合所给的数据，请重新考虑其他形式的函数。
% 3、怀疑x的第一个点（7.2）是否正确，请核实。
x=[7.2 2.7 3.5 4.1 4.8];
y=[65 60 53 50 46];
f = inline('c(1)+exp(c(2)*x)','c','x');
opt = optimset('MaxFunEvals',1e5);
c = lsqcurvefit(f, [0 0], x, y,[],[],opt);
a = c(1)
b = c(2)
% 把拟合结果与原始数据对照
plot(x,y, '-o', x, f(c, x), 'r:x');
legend('原始数据', '拟合函数')追问
能从头到尾得些一遍嘛..这是个我们没接触过的课程的老师留的作业...后天就要交了...
追答请问你想要怎样“从头到尾”？
程序是完整的，也有必要的注释，但你给的数据与拟合公式不匹配，得不到理想的结果。
有很多地方不对...c = lsqcurvefit(f, [0 0], x, y,[],[],opt);中那个方格里是什么东西...plot(x,y, '-o', x, f(c, x), 'r:x');那个x，y后面的东西是什么....
追答怎么会不对？你运行试过吗？
如果看不懂可以问，但不要随便说“不对”。
c = lsqcurvefit(f, [0 0], x, y,[],[],opt);
其中[0 0]是拟合参数a、b的初值，后面两个[]用于指定参数的范围，因为这里对参数并无限制，所以用空数组。
plot(x,y, '-o', x, f(c, x), 'r:x');
'-o'表示实线，数据点处用圆圈标记；'r:x'表示红色虚线，数据点处用叉标记。
加我QQ聊好不好 对不起，我说错话了..873758194
追答我QQ平时不在线，加了意义不大。
有问题继续在这里问吧。
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