以下两组数据用最小二乘法拟合（使用matlab）
x=[-54, -34, -22, -8, 7, 22, 37, 52, 67, 82];
y=[14.3, 16.1, 21.5, 33.4, 37.9, 38.3, 33.4, 29.0, 27.3, 24.0];
cftool 打开拟合界面，按要求选择拟合数据，进行拟合就可以了。本回答被提问者采纳
y=[14.3, 16.1, 21.5, 33.4, 37.9, 38.3, 33.4, 29.0, 27.3, 24.0];
>> p=polyfit(x,y,2);(为二阶拟合曲线，通过改变数字来确定几阶的）
>> xi=-54:2:82;
>> plot(x,y,'rp',xi,polyval(p,xi),'-')
已知数据,求用MATLAB进行最小二乘法拟合
式中：a1=0.83557，a2=21.6769 决定系数R^2=0.89075 由于数据偏少，其拟合精度不是太理想。运行结果
最小二乘法(附MATLAB代码)
对于需要了解最小二乘法的朋友们，这里提供一个MATLAB实现的简单教程。首先，最小二乘法涉及到两个基本函数：polyfit(x,y,n)和polyval(p,x)。polyfit函数用于计算拟合多项式系数，接受输入为x和y的向量，其中x代表自变量，y代表因变量，n则指定拟合的多项式次数。返回的p向量按多项式降幂排列。而polyval...
matlab 最小二乘法拟合
f = inline('R * exp(-a * x)','[R a]','x');像这种有多个待辨识参数的情况，应该写成一个向量，如 f = inline('c(1) * exp(-c(2) * x)','c','x');参考代码：生成测试数据t=linspace(0,2*pi,50);x=1.5*cos(t);y=1.5*sin(t);plot(x,y)hold ont=linspace(0,...
怎样用matlab作数据的最小二乘拟合?
用polyfit（）语句可以，polyfit(x,y,拟合次数n);x,y是你的数据，n是你要进行几次拟合，填1的话为一次也就是最小二乘法拟合 你可以这样写 x=[0.250.50.7511.522.533.544.55678910111213141516];y=[3068758282776868585150413835282518151210774];p=polyfit(x,y,1);plot(x,y,'b',x,polyval(p,x...
用最小二乘法拟合,matlab该怎么写,x,y如下:
;y=[32.5 20.9 8.2 17.06666666 15.5 21.05 12.53333333 28.3 22.6333333 15.23333333 9.7666666666 21.5];n=10;%n可改 A=polyfit(x,y,n); %n是给定的多项式的次数，拟合出来的结果A是系数向量 y1=polyval(A,x); %计算出拟合的y值 plot(x,y,'k*',x,y1,'r-');
最小二乘法拟合指数函数(Matlab编程),着急,请指点!
可以利用toolbox里面的拟合函数来确定初值：（先在窗口输入x,y值）command window输入cftool，然后再data里面选x，y数值。create data set。Fitting里面选择new fit, type of fit 里面选择exponential,单击apply。在result里面就可以看到a，b的值。（还有不同的组合）然后你点击File，Generate M-file.打开...
用最小二乘法拟合,matlab该怎么写,x,y如下:
309 349 417];y=[32.5 20.9 8.2 17.06666666 15.5 21.05 12.53333333 28.3 22.6333333 15.23333333 9.7666666666 21.5];n=10;%n可改 A=polyfit(x,y,n);n是给定的多项式的次数，拟合出来的结果A是系数向量 y1=polyval(A,x);计算出拟合的y值 plot(x,y,'k*',x,y1,'r-');
matlab中用最小二乘法拟合直线怎么做?
最小二乘法，通常用在我们已知数学模型，但是不知道模型参数的情况下，通过实测数据，计算数学模型，例如，在题目中，数学模型就是直线方程y=ax+b，但是不知道直线方程的a和b。本来呢，我们只需要两组（xi,yi），就可以解得a和b，但是由于实测数据都存在误差，所以，我们很容易想到一个办法，我们测...
如何在matlab用最小二乘拟合求方程参数a b,已有x,y数据集,方程如图
1.将原问题转换为一个优化问题，就是使拟合得到的结果和实验测量值之差的平方和最小，此时您可以调用MATLAB优化工具箱的所有函数，最这个目标进行优化，比如fmincon，ga，lsqnonlin等。2 将问题看成一个超静定方程组，也就是说一组已知数据构成一个方程，如果有n测量数据就构成n组方程，此时fsolve函数...
MATLAB最小二乘法拟合曲线
在MATLAB中，最小二乘法是一种常用的方法，用于拟合数据点并找到最佳的函数模型。当我们需要对一组数据（如x=[0.11, 0.13, 0.19, ..., 1.07]和y=[3868-1066, 3733-888.3, ..., 3131-106.6]）进行二次多项式拟合时，可以使用polyfit函数。首先，我们导入数据，然后调用polyfit(x, y, ...
