matlab三维散点图的拟合
x=[22.5,20,17.5,15,12.5,10,7.5,5,2.5,0]
y=[0.6094, 0.5136, 1.2176, 1.6872, 2.0082, 2.2290,2.3785, 2.4749, 2.5288, 2.5461]
z=[ 6.9807, 6.6885, 6.3768, 6.0953, 5.8579,5.6673, 5.5221, 5.4203, 5.3600, 5.3401]
怎样拟合成三维曲线？
用参数方程。
要根据具体的数据具体分析。数据也许不一定适合用曲线拟合，而是在某个曲面上。如果用曲线拟合，一般可考虑用参数方程。
参数方程和函数很相似：它们都是由一些在指定的 集的数，称为参数或自变量，以决定因变量的结果。例如在运动学，参数通常是“时间”，而方程的结果是速度、位置等。
定义：一般的，在平面直角坐标系中，如果曲线上任意一点的坐标x，y都是某个变数't’的函数x=f(t)
y=g(t)并且对于't‘的每一个允许值，由上述方程组所确定的点M（x,y)都在这条曲线上，那么上述方程则为这条曲线的参数方程，联系x，y的变数't‘叫做变参数，简称参数，相对于参数方程而言，直接给出点的坐标间关系的方程叫做普通方程。
温馨提示：内容为网友见解，仅供参考
第1个回答 2014-09-13
如果你有三维曲线的大致函数表达式的话，直接可以用lsqcurvefit进行拟合函数的参数，当然，三维曲线的表达式是f1（x,y,z）=0,f2(x,y,z)=0;
不能直接拟合表达式的。追问
不能直接拟合表达式的。追问
我没有表达式，只有点坐标
追答给一个大致的曲线方程吧。
第2个回答 2014-09-13
C=[]';P=[]';R=[]';
%绘制点坐标
plot3(P,R,C,'o');
figure(2);
scatter3(P,R,C,'filled');
%利用二元线性回归拟合
n=length(C);m=2;
X=[ones(n,1) P R];
[b,bint,r,rint,s]=regress(C,X)
s2=sum(r.^2)/(n-m-1)
figure;
rcoplot(r,rint)
%p=s(3)<0.05,拟合有效
display('c=b(1)+b(2)*p+b(3)*r');追问
%绘制点坐标
plot3(P,R,C,'o');
figure(2);
scatter3(P,R,C,'filled');
%利用二元线性回归拟合
n=length(C);m=2;
X=[ones(n,1) P R];
[b,bint,r,rint,s]=regress(C,X)
s2=sum(r.^2)/(n-m-1)
figure;
rcoplot(r,rint)
%p=s(3)<0.05,拟合有效
display('c=b(1)+b(2)*p+b(3)*r');追问
这个程序运行之后是拟合成曲线吗？急！！！
这个程序运行之后是拟合成曲线吗？急！！！
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