对向量X=[-2.8 -1 0.2 2.1 5.2 6.8]和Y=[3.1 4.6 2.3 1.2 2.3 -1.1]分别进行阶数为3、4、5 的多项式拟合，并画出图形进行比较。

好的，这是一个数学问题，我可以回答。对向量X=[-2.8 -1 0.2 2.1 5.2 6.8]和Y=[3.1 4.6 2.3 1.2 2.3 -1.1]分别进行阶数为3、4、5的多项式拟合，并画出图形进行比较，可以使用Matlab或Python中的polyfit函数进行拟合，然后使用polyval函数来计算多项式拟合值。根据不同阶数，画出不同图形进行比较。

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在matlab中，对向量X=[-2.8 -1 0.2 2.1 5.2 6.8]和Y=[3.1 4.6 2.3 1.2 2.3 -1.1]分别进行阶数为3、4、5 的多项式拟合，并画出图形进行比较。

可以使用polyfit函数进行多项式拟合，代码如下：

x = [-2.8 -1 0.2 2.1 5.2 6.8];
y = [3.1 4.6 2.3 1.2 2.3 -1.1];

% 三次多项式拟合
p3 = polyfit(x, y, 3);
y3 = polyval(p3, x);
subplot(3, 1, 1);
plot(x, y, 'o', x, y3, '-');
title('3次多项式拟合');

% 四次多项式拟合
p4 = polyfit(x, y, 4);
y4 = polyval(p4, x);
subplot(3, 1, 2);
plot(x, y, 'o', x, y4, '-');
title('4次多项式拟合');

% 五次多项式拟合
p5 = polyfit(x, y, 5);
y5 = polyval(p5, x);
subplot(3, 1, 3);
plot(x, y, 'o', x, y5, '-');
title('5次多项式拟合');

从图形上可以看出，阶数越高，拟合曲线越贴合原始数据，但也容易出现过拟合的情况。在实际应用中需要根据具体情况选择合适的阶数。