MATLAB最小二乘拟合 📊✨
导读 在数据分析和建模中，最小二乘法是一种非常实用且强大的工具。它通过最小化误差的平方和来寻找最佳拟合曲线，广泛应用于工程学、物理学以及...
在数据分析和建模中，最小二乘法是一种非常实用且强大的工具。它通过最小化误差的平方和来寻找最佳拟合曲线，广泛应用于工程学、物理学以及经济学等领域。😊
假设我们有一组实验数据点（x, y），想要找到一条最能代表这些点分布趋势的直线或曲线。这时，MATLAB中的`polyfit`函数就派上用场了！只需输入数据点坐标，指定多项式阶数，就能快速得到拟合结果。例如，若想拟合一个二次曲线，代码如下：
```matlab
p = polyfit(x, y, 2);
```
这里，`p`是返回的系数向量，表示拟合后的多项式表达式。接着，使用`polyval`函数可以预测新数据点的值，帮助我们更好地理解数据背后的规律。🚀
此外，在实际应用中，合理选择拟合阶数至关重要。过高的阶数可能导致过拟合，而过低则可能欠拟合。因此，结合残差分析与可视化图表（如plot）进行验证尤为重要。📈
掌握最小二乘拟合不仅能够提升科研效率，还能为决策提供科学依据。快来试试吧！💡
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