如何用matlab最小二乘拟合数据？

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可以尝试lsqcurvefit函数。
参考：https://blog.csdn.net/qq_30114787/article/details/107560300

使用MATLAB实现最小二乘法拟合数据并绘制拟合曲线的步骤：

  1. 准备数据，将需要拟合的数据按照自变量和因变量分别存放在两个向量中。
x = [1,2,3,4,5];
y = [1.6,2.3,2.8,3.5,3.7];
  1. 使用polyfit函数进行拟合，该函数可以对数据进行多项式拟合，返回拟合曲线的系数向量p和拟合误差向量error。
p = polyfit(x,y,1); % 拟合为一次函数，返回系数向量p
  1. 使用polyval函数计算拟合曲线的y值，以便绘制拟合曲线。
y_fit = polyval(p,x); % 计算拟合曲线上的y值
  1. 绘制拟合曲线，使用plot函数绘制原始数据和拟合曲线。
plot(x,y,'o',x,y_fit); % 绘制散点图和拟合曲线

完整代码如下：

% 准备数据
x = [1,2,3,4,5];
y = [1.6,2.3,2.8,3.5,3.7];

% 拟合数据
p = polyfit(x,y,1); % 拟合为一次函数，返回系数向量p
y_fit = polyval(p,x); % 计算拟合曲线上的y值

% 绘制数据和拟合曲线
plot(x,y,'o',x,y_fit);
legend('原始数据','拟合曲线');
xlabel('自变量');
ylabel('因变量');
title('最小二乘法拟合曲线图');

运行结果如下图所示： 最小二乘法拟合曲线图

注意：以上代码中的拟合曲线为一次函数，如果需要进行更高次数的多项式拟合，只需要将polyfit函数的第三个参数设定为相应的次数即可。另外，polyfit函数的返回值p为拟合直线的系数向量，可以用polyval函数计算拟合曲线上的y值。