本文目录
- matlab如何拟合散点图,我想得到散点图函数
- matlab已知散点图如何拟合
- matlab画散点图并拟合函数曲线
- matlab三维散点图的拟合
- 如何用matlab画散点图并拟合函数曲线
- 【在线等】Matlab 散点图线性拟合
- 如何用matlab制作散点图并进行函数拟合
- 请教大神怎么用matlab拟合二元二次函数
matlab如何拟合散点图,我想得到散点图函数
matlab如何拟合散点图,我想得到散点图函数? ; y=; p=polyfit(x,y,2); % 拟合出的二次函数的系数 ye=y-polyval(p,x); % 计算误差 ye2s=sum(ye.^2); % 误差的平方和 disp(sprintf(’误差的平方和=%d’,ye2s)); xx=linspace(min(x),max(x)); % 绘图用到的点的横坐标 yy=polyval(p,xx); % 拟合曲线的纵坐标 plot(x,y,’o’,xx,yy); % 绘图,原始数据+拟合曲线 legend(’原始数据’,’拟合曲线’); % 图示 s=char(vpa(poly2sym(p,’x’),5)); % 二次函数式转换为字符串,vpa转换小数,保留5位有效数字 title(); 一干二净除旧习 五讲四美树新风 辞旧迎春
matlab已知散点图如何拟合
在输入栏分别输入x=,y=matlab的开始菜单start-toolboxes-cirvefitting-cirvefittingtool，然后点data选择x和y数据，对应你自己的数据就好了，然后点cirvefittingtool界面的fitting按钮，里面好几个可以拟合的函数。可以自动生成曲线，得到系数，分析误差。有问题可以继续追问
matlab画散点图并拟合函数曲线
创立一个M文件然后根据plot函数输入编码
x=;
y1=;
y2=;
y3=;
y4=;
plot(x,y1,’-o’,x,y2,’-o’,x,y3,’-o’,x,y4,’-o’)
就可以做出图像
可以根据图像明白如果要拟合成多项式则它的阶次为1
根据polyfit（x,y1,1）函数来拟合就可以
比如 拟合x 与 y1则编码为p1=polyfit(x,y1,1)
matlab三维散点图的拟合
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。
如何用matlab画散点图并拟合函数曲线
画法如下：
在输入栏分别输入x=
matlab的开始菜单start-》toolboxes-》cirve fitting-》cirve fitting tool，
点data选择x和y数据，对应自己的数据，点cirve fitting tool界面的fitting按钮，里面好几个可以拟合的函数。可以自动生成曲线，得到系数，分析误差。
【在线等】Matlab 散点图线性拟合
function f=fit(x,y) A=polyfit(x,y,1);%返回拟合系数,1表示X的次数是1，也就是直线拟合， z=polyval(A,x); plot(x,y,’k+’,x,z,’r’)%生成拟合图。 f=A;function f=squ(A)%拟合系数生成拟合方程。syms x;b=0;for i=1:11 b=b+A(i)*x^(11-i);endf=b;A=fit(x,y);%fit是上面的m文件，返回拟合系数b=squ(A)% squ是一个m文件，生成拟合函数方程对号入座就可！
如何用matlab制作散点图并进行函数拟合
你好！先把数据都存到行（列）向量x、y里，画散点图：plot（x，y，‘.’）；曲线拟合：ployfit（x，y，n），n为拟合的次数。p o l y f i t ( x , y , n ) 找到次数为n的多项式系数，对于数据集合{ (xi, yi) }，满足差的平方和最小。 = p o l y f i t ( x , y , n ) 返回同上的多项式P和矩阵E。多项式系数在向量p中，矩阵E用在p o l y v a l函数中来计算误差。希望帮到你！欢迎追问
请教大神怎么用matlab拟合二元二次函数
用matlab拟合二元二次函数，可以这样处理:1、提供试验数据，如x，y（一般要求十组以上）2、根据x，y 数据，用plot（）绘制其散点图3、根据散点图，确定其二元二次函数模型func=@(x) 二元二次函数表达式4、确定拟合系数的初值，a0=5、用最小二乘回归函数nlinfit（），求出拟合系数6、比较拟合前后的y值（因变量）的差值7、当差值比较小，能满足最小误差的要求。则可以认为其拟合结果是合理。
