matlab最小二乘法非线性曲线拟合

在MATLAB中，你可以使用最小二乘法进行非线性曲线拟合。下面是一个简单的示例代码，以说明如何使用MATLAB中的最小二乘法函数进行非线性曲线拟合：

% 定义自定义的非线性函数模型
fun = @(x, xdata) x(1)*exp(-x(2)*xdata); 

% 假设的真实参数值
x_true = [2, 0.5];

% 生成一些带有噪声的数据
xdata = linspace(0, 10, 100);
ydata = fun(x_true, xdata) + 0.1*randn(size

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Matlab中可以使用`polyfit`函数来进行最小二乘法多项式非线性拟合。如果你有三组自变量（x1, x2, x3）和一组因变量（y），下面是一个简单的示例：

% 假设你已经有了数据，分别存储在x1, x2, x3和y变量中

% 将三组自变量合并成一个矩阵
X = [x1; x2; x3];

% 对应的因变量也合并成一个向量
Y = y;

% 使用polyfit函数，这里假设我们想拟合一个二次多项式（次数为2）
% 如果你想拟合更高次的多项式，只需要改变2即可，比如3表示三次多项式
p = polyfit(X, Y, 2); % p是一个包含系数的向量，p(1)是常数项，p(2)是线性项系数，p(3)是二次项系数

% 计算并绘制拟合曲线
fitted_Y = polyval(p, X);
plot(x1, y, 'o', 'DisplayName', 'Data Points');
hold on;
plot(X, fitted_Y, '-r', 'DisplayName', 'Fitted Curve');

% 添加标题和坐标轴标签
xlabel('自变量');
ylabel('因变量');
title('最小二乘多项式拟合结果');

% 显示拟合信息
disp(['拟合多项式的方程为: y = ' num2str(p(1)) ' + ' num2str(p(2)) ' * x + ' num2str(p(3)) ' '* x^2']);

% 提问环节