已知表达式进行最小二乘法拟合函数

matlab中已经知道多项式表达式，如何对散点数据进行最小二乘法拟合曲线呢

参考GPT和自己的思路：对于已知表达式进行最小二乘法拟合函数的问题，你可以通过以下步骤来实现：

  1. 定义多项式表达式

在Matlab中，可以使用polyfit()函数定义多项式表达式，例如：

p = polyfit(x, y, n)

其中，x和y是散点数据的横纵坐标，n是所需的多项式阶数。该函数会返回一个多项式系数向量p，其中p(1)代表自变量的最高次幂系数，p(end)代表自变量的最低次幂系数。

  1. 计算拟合值

使用polyval()函数计算拟合值：

y_fit = polyval(p, x)

其中，y_fit是求得的拟合值。

  1. 绘制拟合曲线

使用plot()函数绘制拟合曲线：

plot(x, y, 'o', x, y_fit, '-')

其中，'o'代表散点数据，'-'代表拟合曲线。

通过以上步骤，就能对已知表达式进行最小二乘法拟合函数了。