matlab怎么线性拟合

Matlab中可以使用`polyfit`函数进行线性拟合。具体步骤如下：

1. 准备数据，将自变量和因变量存储在两个向量中。

2. 使用`polyfit`函数进行拟合，语法为：`p = polyfit(x,y,n)`，其中`x`和`y`是两个向量，`n`是拟合多项式的次数，对于线性拟合，`n`应该为1。函数会返回一个向量`p`，其中包含拟合多项式的系数。

3. 使用`polyval`函数计算拟合后的因变量值，语法为：`yfit = polyval(p,x)`，其中`p`是上一步得到的拟合系数向量，`x`是自变量向量，`yfit`是拟合后的因变量值向量。

下面是一个简单的例子：

% 准备数据
x = [1 2 3 4 5];
y = [1.2 2.2 2.8 4.1 5.2];

% 线性拟合
p = polyfit(x,y,1);

% 计算拟合后的因变量值
yfit = polyval(p,x);

% 绘制原始数据和拟合曲线
plot(x,y,'o',x,yfit,'-')
legend('原始数据','拟合曲线')

这段代码会绘制出原始数据和线性拟合后的曲线，可以通过观察拟合曲线和原始数据的差异来评估拟合的好坏。