matlab多项式拟合函数 的拟合优度

在MATLAB中，你可以使用`polyfit`函数进行多项式拟合，然后通过`polyval`函数计算拟合优度。

首先，你需要准备一组数据点的x和y值。假设你有一个向量x和一个向量y，可以使用以下代码进行多项式拟合：

% 假设有一组数据点 x 和 y
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [1, 4, 9, 16, 25];

% 设置多项式的阶数
n = 2;

% 进行多项式拟合
p = polyfit(x, y, n);

% 计算拟合值
y_fit = polyval(p, x);

% 计算拟合优度
R_squared = 1 - sum((y - y_fit).^2) / sum((y - mean(y)).^2);

在上述代码中，`n`表示多项式的阶数，`p`是通过`polyfit`函数得到的拟合多项式的系数。然后，使用`polyval`函数计算拟合值`y_fit`。最后，通过计算拟合优度公式可以得到拟合优度的值`R_squared`。

需要注意的是，拟合优度取值范围为0到1之间，越接近1表示拟合效果越好。

希望以上信息对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。