他们的共同点都是通过已知一些离散点集M上的约束，求取一个定义
在连续集合S(M包含于S)的未知连续函数，从而达到获取整体规律的
目的，即通过"窥几斑"来达到"知全豹"。
简单的讲，所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值，通
过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λ3), 使得该函数与已知点集的
差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者
线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表
达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。
而插值是指已知某函数的在若干离散点上的函数值或者导数信息，通
过求解该函数中待定形式的插值函数以及待定系数，使得该函数在给
定离散点上满足约束。插值函数又叫作基函数，如果该基函数定义在
整个定义域上，叫作全域基，否则叫作分域基。如果约束条件中只有
函数值的约束，叫作Lagrange插值，否则叫作Hermite插值。
从几何意义上将，拟合是给定了空间中的一些点，找到一个已知形式
未知参数的连续曲面来最大限度地逼近这些点；而插值是找到一个(
或几个分片光滑的)连续曲面来穿过这些点。
具体插值拟合的计算参考下面回复：
1)Matlab中如何作线性拟合/线性回归/多元线性回归？
:#FangQ(Qianqian.Fang@Dartmouth.Edu),2002/6/21, BigGreen/MathTools #
即用y=a*x+b来拟合一组数据,…}
matlab中使用polyfit
x=data(:,1);
y=data(:,2);
p=polyfit(x,y,1);
p(1)为斜率a，p(2)为截距b
多元线性回归即用y=a1*x1+a2*x2+..+am*xm来拟合数据点
(i=1~n)
|x11,x21,…xm1|
A=|x12,x22,…xm2|
|…………… |
|x1n,x2n,…xmn|
Y='
则系数'=pinv(A)*Y
在matlab中使用
coeff=A\Y
则可以得到最小二乘意义上的拟合系数
matlab默认只提供了多项式拟合的函数polyfit，对于其他稍微简单
一点的拟合，如标准的指数、对数、高阶多项式拟合，都有解析公式，参见：
对于更加复杂的非线性函数，建议使用Mathematica或者DataFit
Mathematica中提供了Fit[],以及
<< Statistics`NonlinearFit`
NonlinearFit[],NonlinearRegress[]
可以拟合任意复杂的表达式。
DataFit可以自定义拟合模型，适用于复杂系统的拟合。
2.非线性方程必须线性化才能拟合吗?线性拟合与非线性拟合计算出的
线性拟合是一种简单的拟合方法，它假设数据点之间的关系是线性的，即因变量和自变量之间存在线性关系。线性拟合通常使用最小二乘法或其他优化算法来找到最佳拟合线。线性拟合适用于因变量和自变量之间存在线性关系的数据。非线性拟合适用于因变量和自变量之间存在非线性关系的数据。非线性拟合通常使用各种非线性...
线性拟合和非线性拟合的区别?
首先，函数形式不同，线性拟合基于线性方程，以直线或线性函数表达数据，如y = mx + b，m和b是参数；而非线性拟合使用非线性函数，包含多项式、指数、对数、三角等，可灵活拟合曲线、曲面或复杂形状。模型复杂度方面，线性拟合较为简单，参数估计精确，适用于线性关系；非线性拟合复杂度更高，参数估计需...
非线性曲线拟合不收敛能用吗
能。非线性曲线拟合是一种用于拟合复杂函数形式的非线性拟合方法，可以自定义拟合函数的形式，在使用非线性曲线拟合分析结构，在结构变形过程中出现了屈曲、刚度突变的情况，非线性曲线拟合是可以不收敛的，需要采取增加结构阻尼或者使用弧长法来克服此类问题。
插值,拟合,线性和非线性的区别
2. 拟合：利用一个函数来逼近所给的这一组实验数据Qi（x，y）得所有点。也就是用所有点来选取函数f(x)的一组参数，使得函数f(x)曲线最逼近所有点。常用最小二乘原则，当然也可以契比雪夫原则，见《数值计算方法》--冯康p148。
数值分析:多元线性拟合和一元非线性拟合
最小二乘线性拟合是常规操作，本文直接跨过。由于多元线性拟合和一元非线性拟合关系密切，故本文将其二放在一起讨论。本文重点是实现单元的非线性拟合。最后补充一句：不论是一元线性、一元非线性、多元线性，其核心思想都是： 多项式拟合 ；核心方法都是： 最小二乘原理 。定义：变量 与 个自变量 都...
插值,拟合,线性和非线性的区别
简单的讲，所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通 过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λ3), 使得该函数与已知点集的 差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表 达式也可以是...
插值,拟合,线性和非线性的区别
线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一，运用十分广泛。有一类模型，其回归参数不是线性的，也不能通过转换的方法将其变为线性的参数。这类模型称为非线性回归模型。回归分析（regressionanalysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量...
Origin怎么进行数据拟合?
2. 非线性拟合：对于非线性关系的数据，可以使用最小二乘法进行非线性拟合。选择"Analysis"菜单中的"Curve Fitting"，然后选择适当的拟合函数（例如指数函数、对数函数等），并选择适当的初始参数值。Origin会使用最小二乘法拟合数据，并输出拟合参数和误差。3. 多项式拟合：对于多项式关系的数据，可以使用...
拟合是什么意思
拟合简介 如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。一组观测结果的数字统计与相应数值组的吻合。形象的说,拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，...
origin非线性拟合出来的曲线为啥是一条折线,而不是光滑的曲线?_百度...
曲线拟合：贝塞尔曲线与路径转化时的误差。值越大，误差越大；值越小，越精确。曲线直线化是曲线拟合的重要手段之一。对于某些非线性的资料可以通过简单的变量变换使之直线化，这样就可以按最小二乘法原理求出变换后变量的直线方程，在实际工作中常利用此直线方程绘制资料的标准工作曲线，同时根据需要可将...
