matlab plot散点拟合

Matlab中，绘制散点图并进行拟合通常涉及两个步骤：首先创建散点图，然后通过函数对数据进行拟合。这里以线性回归为例：

1. 创建散点图：你可以使用`scatter`函数，它接受两个矩阵作为输入，分别表示x坐标和y坐标。例如：

   x = rand(100, 1); % 随机生成x值
   y = x + randn(100, 1); % 随机生成y值，加上一些随机误差
   scatter(x, y)

2. 散点拟合：假设你想做线性拟合，可以使用`polyfit`函数计算最佳拟合直线的系数，然后用`polyval`函数画出这条线。例如：

   p = polyfit(x, y, 1); % 线性拟合，1代表一阶多项式
   slope = p(1);
   intercept = p(2);
   x_fit = linspace(min(x), max(x)); % 创建x轴范围均匀的线性数组
   y_fit = slope * x_fit + intercept;
   hold on % 保持当前图形，以便叠加新的线条
   plot(x_fit, y_fit, 'r') % 绘制拟合线，红色表示

完成上述操作后，你就可以看到原始数据的散点图以及线性拟合的结果。