多元线性回归拟合 matlab 代码

在Matlab中进行多元线性回归拟合的代码可以参考以下步骤：

1. 准备数据：首先，将输入变量和输出变量作为矩阵准备好。输入变量矩阵X的每一行表示一个样本，每一列表示一个特征；输出变量矩阵Y的每一行表示一个样本的输出。

2. 构建模型：使用fitlm函数构建线性回归模型。该函数的输入为输入变量矩阵X和输出变量矩阵Y，可以指定模型的其他属性，如是否包含截距项、是否进行变量选择等。

3. 拟合模型：使用该模型拟合数据并得到拟合结果。可以使用predict函数对新的输入数据进行预测。

下面是一个示例代码：

% 准备数据
X = [x1, x2, x3]; % 输入变量矩阵，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征
Y = [y1, y2, y3]; % 输出变量矩阵，每一行表示一个样本的输出

% 构建模型
model = fitlm(X, Y); % 构建线性回归模型

% 拟合模型
Y_pred = predict(model, X); % 对输入数据进行预测

需要注意的是，上述代码中的x1, x2, x3, y1, y2, y3是实际数据，你需要将其替换为你的实际数据。同时，还可以根据需要添加其他参数和属性来调整模型的特性。

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的实现方式可能会因实际问题和数据而有所不同。建议在使用之前阅读Matlab的文档和教程，以确保正确使用多元线性回归拟合功能。