matlab curve fitting 多元

在MATLAB中，曲线拟合用于寻找一条数学函数，以便尽可能地描述一组或多组数据之间的关系。当涉及到多元数据（即两个或更多自变量的数据点）时，可以使用多种函数拟合工具箱，如`lsqcurvefit`、`nlinfit`、`fitlm`等。

1. `lsqcurvefit`：适用于非线性最小二乘法，适合单个响应变量对多个输入变量的拟合。例如，你可能会使用它来拟合一组二维数据点到一个多变量的多项式函数。

2. `nlinfit`：这个函数也可以处理非线性模型，适用于更复杂的函数形式，包括非线性回归模型。

3. `fitlm`：专用于线性回归模型，可以快速拟合多元线性关系，并提供统计检验和预测功能。

使用这些函数时，通常需要提供数据集和已知函数的形式，然后MATLAB会自动调整函数的参数以最小化残差。例如：

% 假设你有如下数据
x = [your_x_data];
y = [your_y_data];

% 定义一个假设的函数形式
f = @(theta, x) theta(1)*x(:,1).^2 + theta(2)*x(:,1) + theta(3);

% 使用lsqcurvefit进行拟合
params = lsqcurvefit(f, [initial_guess], x, y);