上面问题的数据有三个，分别是x，y，w，如何求拟合曲线

如果你的数据包括三个变量x、y和w，并且想要拟合一个三元多项式模型，通常在这种情况下，我们会考虑拟合三维曲面而不是一条曲线。这种情况下，MATLAB提供了`fit3`函数来进行多元拟合，特别是当数据呈三维分布并且需要一个连续的表面作为预测模型时。

以下是基本步骤：

1. **数据预处理**：先将数据整理成表格形式，每个观测值都是一行，包含三个列x、y和w。假设你的数据是DataFrame或矩阵，类似这样的结构：

data = [x y w]; % 或者如果是矩阵，data = data(:,1:3)

2. **拟合模型**：使用`fit3`函数，例如，如果假设一个二次多项式模型（z = ax^2 + by^2 + cw），可以这样操作：

model = fit3(data(:,1:2), data(:,3));

这里的模型`model`是一个`RegressionModel`对象，包含了拟合的参数。

3. **获取模型参数**：你可以通过访问`model`的各种属性来查看模型的详细信息，比如系数：

a = model.Coefficients.Estimate(1); % a对应的系数
b = model.Coefficients.Estimate(2); % b对应的系数
c = model.Coefficients.Estimate(3); % c对应的系数

4. **绘制拟合表面**：最后，可以使用`surf`或`mesh`函数可视化拟合的三维表面：

[x_grid, y_grid] = meshgrid(linspace(min(data(:,1)), max(data(:,1))), ... % 创建网格
                            linspace(min(data(:,2)), max(data(:,2))));
z_fit = polyval([a b c], x_grid(:), y_grid(:)); % 根据模型计算网格点上的值
surf(x_grid, y_grid, z_fit); % 或者 mesh(x_grid, y_grid, z_fit);