matlab 拟合度图

在Matlab中，可以使用拟合工具箱来进行曲线拟合并计算拟合度。拟合工具箱提供了多种拟合函数供选择，并可以根据数据点进行拟合，得到拟合曲线的方程。

以下是使用Matlab拟合工具箱进行曲线拟合的示例代码：

% 假设有一组数据点
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 6, 8, 10];

% 使用polyfit函数进行多项式拟合
p = polyfit(x, y, 1); % 1表示一次多项式拟合

% 绘制原始数据点和拟合曲线
plot(x, y, 'o'); % 绘制原始数据点
hold on;
x_fit = 1:0.1:5; % 生成拟合曲线的x坐标
y_fit = polyval(p, x_fit); % 计算拟合曲线的y坐标
plot(x_fit, y_fit); % 绘制拟合曲线
hold off;

% 计算拟合度
y_pred = polyval(p, x); % 计算拟合曲线在原始数据点处的预测值
rms = sqrt(mean((y - y_pred).^2)); % 计算均方根误差

% 显示拟合曲线的方程和拟合度
fprintf('拟合曲线的方程为：y = %.2fx + %.2f\n', p(1), p(2));
fprintf('拟合度（均方根误差）为：%.2f\n', rms);

上述代码中，首先使用`polyfit`函数进行多项式拟合，其中参数`1`表示一次多项式拟合。然后使用`polyval`函数计算拟合曲线的y坐标，并使用`plot`函数绘制原始数据点和拟合曲线。最后，使用计算得到的拟合曲线方程和均方根误差来评估拟合度。