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针对你的问题，我可以给出以下的回答和建议：

1. 对于拟合高次函数，可以使用 MATLAB 中的 polyfit 函数。该函数可以用来拟合一组数据点的多项式函数，其中可以指定多项式的次数。例如，假设有一个二次函数 y = a*x^2 + b*x + c，可以使用 polyfit 函数来拟合该函数，具体代码如下：

% 假设有一组数据点 (x,y)
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [4, 7, 12, 19, 28];

% 拟合二次函数
p = polyfit(x, y, 2);
a = p(1);
b = p(2);
c = p(3);

% 绘制拟合曲线
xx = linspace(0, 6, 100);
yy = a*xx.^2 + b*xx + c;
plot(x, y, 'o', xx, yy);

2. 对于多元高次非线性函数拟合，可以使用 MATLAB 中的 curve fitting 工具箱。该工具箱提供了许多拟合算法和工具，可以用来拟合各种类型的函数。例如，假设有一个三元高次非线性函数 z = a*x^2 + b*y^2 + c*x*y + d*x + e*y + f，可以使用 curve fitting 工具箱来拟合该函数，具体步骤如下：

- 创建一个新的拟合模型：在 MATLAB 命令窗口中输入 cftool，打开 curve fitting 工具箱。
- 添加数据点：在 curve fitting 工具箱中，选择 File -> Import Data，导入数据点。
- 选择拟合算法和模型类型：在 curve fitting 工具箱中，选择 Fit -> Custom Equation，选择多元高次非线性函数模型，并指定拟合算法。
- 进行拟合：在 curve fitting 工具箱中，选择 Fit -> Fit，开始进行拟合。
- 分析拟合结果：在 curve fitting 工具箱中，选择 Plots 和 Coefficients，查看拟合曲线和拟合系数等信息。

3. 对于回归问题，可以使用 MATLAB 中的回归工具箱。该工具箱提供了多种回归算法和工具，可以用来进行回归分析和预测。例如，假设有一个多元线性回归模型 y = a*x1 + b*x2 + c*x3 + d，可以使用回归工具箱来进行回归分析，具体步骤如下：

- 导入数据：在 MATLAB 命令窗口中，使用 load 命令或者 importdata 命令导入数据。
- 创建回归模型：在 MATLAB 命令窗口中，使用 fitlm 函数创建回归模型。例如，可以使用以下代码创建一个多元线性回归模型：

% 假设有三个自变量 x1、x2 和 x3，一个因变量 y
X = [x1, x2, x3];
Y = y;

% 创建回归模型
mdl = fitlm(X, Y, 'linear');

- 分析模型结果：在 MATLAB 命令窗口中，使用 summary 函数可以查看模型的统计信息和系数估计值。使用 plot 函数可以绘制模型的拟合曲线和残差图等。例如，可以使用以下代码查看模型统计信息和绘制拟合曲线：

% 查看模型统计信息
summary(mdl)

% 绘制拟合曲线
plot(mdl);

希望以上信息对你有所帮助。如果需要进一步的帮助或者有任何疑问，请随时提出。