函数或变量 'fitellipse' 无法识别。

很抱歉，我之前给出的方法需要使用 MATLAB 的 Image Processing Toolbox 中的 `fitellipse` 函数。如果你没有安装该工具箱，你将无法使用该函数。

在没有 Image Processing Toolbox 的情况下，你可以使用其他方法来拟合椭圆曲线。以下是一个使用非线性最小二乘拟合算法的示例代码：

% 已有的数据点
x = [1 2 3 4 5];
y = [2 3 4 5 6];

% 定义椭圆曲线模型函数
ellipse_model = @(params, t) [params(1) * cos(t); params(2) * sin(t)];

% 初始参数猜测
initial_params = [1, 1];

% 使用最小二乘拟合
fit_params = lsqcurvefit(ellipse_model, initial_params, linspace(0, 2*pi, length(x)), [x; y]);

% 提取参数
a = fit_params(1);
b = fit_params(2);

% 绘制原始数据和拟合椭圆曲线
t = linspace(0, 2*pi, 100);
x_fit = a * cos(t);
y_fit = b * sin(t);

plot(x, y, 'b.')
hold on
plot(x_fit, y_fit, 'r')
axis equal
legend('原始数据', '拟合椭圆曲线')

在上述代码中，我们定义了一个椭圆曲线模型函数 `ellipse_model`，使用非线性最小二乘拟合算法 `lsqcurvefit` 来拟合已有的数据点。最后，我们提取拟合得到的参数，并绘制原始数据和拟合的椭圆曲线。

请注意，这种方法是一种基本的拟合方法，并且对于具有明显形状的数据集可能效果不错。如果你的数据集更复杂或包含更多噪音，你可能需要使用更复杂的拟合算法来获得更准确的结果。