多元多项式回归matlab

多元多项式回归是通过使用多个自变量来拟合一个多项式模型，以预测因变量的方法。在MATLAB中，可以使用多项式回归函数来执行多元多项式回归分析。这个函数的名称是"polyfit"。通过使用"polyfit"函数，可以得到多项式的系数，然后可以使用这些系数来进行预测。

使用MATLAB进行多元多项式回归分析的步骤如下：
1. 准备数据：将自变量和因变量存储在向量或矩阵中。
2. 使用"polyfit"函数：使用"polyfit"函数来拟合多项式模型，并指定所需的多项式阶数。
3. 获取多项式系数：从拟合模型中获取多项式的系数，并将其存储在向量中。
4. 进行预测：使用多项式系数和自变量的值来进行预测，可以使用"polyval"函数来实现。

以下是一个示例MATLAB代码，演示了如何进行多元多项式回归分析：

% 准备数据
x1 = [1 2 3 4 5];
x2 = [1 4 9 16 25];
y = [2 4 6 8 10];

% 使用polyfit函数进行多元多项式回归
degree = 2; % 多项式的阶数
coefficients = polyfit([x1' x2'], y', degree);

% 获取多项式系数
a0 = coefficients(1);
a1 = coefficients(2);
a2 = coefficients(3);

% 进行预测
x1_new = [6 7 8 9 10];
x2_new = [36 49 64 81 100];
y_pred = a0 + a1*x1_new + a2*x2_new;

% 显示预测结果
disp(y_pred);

这段代码中，我们首先准备了自变量x1和x2，以及因变量y的数据。然后使用"polyfit"函数拟合一个二次多项式模型，得到多项式的系数。最后，我们使用这些系数和新的自变量值x1_new和x2_new进行预测，并将预测结果打印出来。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [回归预测 | MATLAB实现MPR多元多项式回归](https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127857829)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [多元多项式回归：对多维数据执行多项式回归。-matlab开发](https://download.csdn.net/download/weixin_38710323/19271405)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [〖前人指路〗多元、多项线性回归,MATLAB实现](https://blog.csdn.net/ljyljyok/article/details/80956548)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]