matlab用最小二乘法拟合曲线的代码

Matlab中可以使用`polyfit`函数来进行最小二乘法拟合。这个函数可以根据一组数据点自动计算出一条多项式曲线的最佳拟合。以下是基本的代码示例：

% 假设你有一个二维数组x_data和y_data，分别代表自变量和因变量的数据点
x_data = ...; % 输入自变量数据
y_data = ...; % 输入因变量数据

% 指定拟合的多项式阶数（例如线性拟合为1，二次拟合为2）
degree = 1; 

% 使用polyfit函数进行拟合
p = polyfit(x_data, y_data, degree);

% 计算拟合的多项式表达式
fitted_curve = polyval(p, x_data);

% 可视化原始数据和拟合曲线
plot(x_data, y_data, 'o', 'MarkerSize', 8) % 点标记原数据
hold on
plot(x_data, fitted_curve, '-') % 绘制拟合线
xlabel('自变量')
ylabel('因变量')
title('最小二乘法拟合')
hold off

在这个例子中，`p`是一个向量，包含了多项式的系数；`polyval(p, x)`则用于根据这些系数计算出对应的函数值。