matlab如何曲线拟合并求残差平方和

在MATLAB中，可以使用polyfit函数进行曲线拟合，并使用polyval函数计算拟合曲线的值。要求残差平方和，可以使用polyval函数计算拟合曲线的值，然后计算实际观测值与拟合值之间的差异，并对差异进行平方求和。

以下是一个示例代码，演示了如何使用polyfit函数进行曲线拟合，并计算残差平方和：

% 原始数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 6, 8, 10];

% 曲线拟合
degree = 1; % 拟合多项式的次数
coefficients = polyfit(x, y, degree); % 拟合系数

% 计算拟合曲线的值
fitted_values = polyval(coefficients, x);

% 计算残差平方和
residuals = y - fitted_values;
residual_sum_of_squares = sum(residuals.^2);

% 输出结果
disp('拟合系数:');
disp(coefficients);
disp('残差平方和:');
disp(residual_sum_of_squares);

这段代码首先定义了原始数据x和y，然后使用polyfit函数进行一次多项式拟合，得到拟合系数coefficients。接下来，使用polyval函数计算拟合曲线的值fitted_values。然后，计算实际观测值与拟合值之间的差异，并对差异进行平方求和，得到残差平方和residual_sum_of_squares。最后，输出拟合系数和残差平方和的结果。