matlab二维散点直线拟合

在MATLAB中，你可以使用`fitlm`函数来进行二维散点数据的线性拟合。`fitlm`是回归工具箱里的命令，适用于最小二乘法对数据进行线性模型拟合。基本步骤如下：

1. 首先，你需要准备二维的数据集，通常是一个矩阵，其中第一列是自变量，第二列是因变量。

x = [your_x_data];
y = [your_y_data];

2. 使用`fitlm`函数，传入自变量矩阵`x`和因变量向量`y`：

model = fitlm(x, y);

3. `model`会返回一个`LinearModel`结构，包含了拟合的结果，包括斜率、截距等信息。

4. 若要查看拟合曲线，可以使用`plot`函数结合`predict`方法：

predicted_y = predict(model, x); % 预测值
scatter(x, y, 'o') % 绘制原始数据散点
hold on % 保持当前图形状态以便叠加
plot(x, predicted_y, '-') % 绘制拟合线
xlabel('自变量')
ylabel('因变量')
title('二维散点线性拟合')
legend('实际数据', '拟合线')
hold off