matlab如何根据散点图绘制非线性拟合函数（不提供初始拟合参数）

在 MATLAB 中，可以使用 `fit` 函数来拟合任何类型的函数（包括非线性函数）到散点数据上。如果您不提供初始拟合参数，`fit` 函数将自动选择一个合适的初始值。以下是一个示例代码：

% 读取数据
data = readmatrix('data.csv');

% 获取数据中的两列
x = data(:, 1);
y = data(:, 2);

% 定义拟合函数
fun = @(a, x) a(1)*exp(-a(2)*x) + a(3);

% 进行拟合
fittedmodel = fit(x, y, fun);

% 绘制散点图和拟合曲线
scatter(x, y);
hold on;
plot(fittedmodel);
hold off;

% 添加标题和轴标签
title('Nonlinear Fitting Example');
xlabel('X Axis');
ylabel('Y Axis');

在上面的示例中，我们首先使用 `readmatrix` 函数从文件中读取数据，并将其存储在名为 `data` 的变量中。然后，我们使用 MATLAB 的索引功能，从数据中获取第一列和第二列，并将它们分别存储在 `x` 和 `y` 数组中。

接下来，我们定义了一个非线性拟合函数，该函数是一个指数衰减函数。我们使用 `fit` 函数进行拟合，将拟合函数 `fun` 作为参数传递给 `fit` 函数。由于没有提供初始拟合参数，`fit` 函数将自动选择一个合适的初始值。最后，我们绘制了散点图和拟合曲线，并添加了标题和轴标签。

请注意，自动选择的初始值可能不是最优的，因此您可能需要尝试不同的初始值来找到最佳拟合。