matlab根据拟合公式画散点图

在MATLAB中，如果你想根据拟合公式创建一个散点图，通常你会先通过数据拟合确定一个函数表达式，然后用这个函数对数据集进行评估得到预测值，最后将实际数据点和预测点一起绘制在同一张图表上。以下是简单的步骤：

1. **数据准备**：假设你已经有了一个名为`x_data`的数据数组表示自变量，以及对应的`y_data`数组表示因变量。

x = x_data;
y = y_data;

2. **拟合数据**：你可以选择合适的回归模型（如线性回归、多项式回归等），使用`polyfit`函数得到最佳拟合系数。例如，如果我们做的是线性拟合：

   p = polyfit(x, y, 1); % 1代表一次多项式

3. **计算预测值**：利用拟合系数生成一个新的x值范围，用于绘制预测曲线：

   x_fit = linspace(min(x), max(x), 100); % 创建更精细的x轴范围
   y_fit = polyval(p, x_fit);

4. **绘制散点图和拟合线**：

   scatter(x, y, 'filled'); % 绘制散点图
   hold on; % 保持当前图形状态以便添加更多内容
   plot(x_fit, y_fit, '-r', 'LineWidth', 2); % 绘制红色线段表示拟合线
   legend('Data Points', 'Fitted Line'); % 添加图例
   hold off; % 解除保持状态

完成以上步骤后，你就得到了基于拟合公式的散点图。如果你需要，可以调整颜色、线型等样式。