matlab 散点图拟合二次方

在MATLAB中，如果你想对散点数据进行二次方程（也称作二次多项式）的拟合，通常会使用`polyfit`函数来计算多项式的系数，然后使用`polyval`函数评估拟合曲线。以下是基本步骤：

1. **收集数据**：先准备好一对x和y值的散点数据，例如：

   x = 0:0.1:10;    % x轴范围
   y = sin(x) + 2*x.^2 + randn(size(x));    % 创建模拟的数据，这里包含了正弦、二次项以及随机噪声

2. **计算拟合**：
- 使用`polyfit`函数，第一个参数是x值，第二个参数是y值，第三个参数确定拟合次数（这里是2，因为我们要做的是二次方程拟合）：

     p = polyfit(x, y, 2);    % p是一个向量，包含二次多项式的系数

3. **绘制拟合曲线**：
- 使用`polyval`函数生成拟合曲线对应于x的y值，然后用`plot`函数展示：

     x_fit = linspace(min(x), max(x));    % 创建x轴的线性范围用于绘制完整曲线
     y_fit = polyval(p, x_fit);
     plot(x, y, 'o', x_fit, y_fit, '-');    % 'o'表示原点处的散点标记，'-'表示拟合线

4. **显示结果**：

   xlabel('x');
   ylabel('y');
   title('Quadratic Fit to Scatter Data');
   legend('Data Points', 'Fitted Curve');