上述代码没有通过给定坐标，请重新写成matlab代码

对于移动最小二乘法拟合曲线，可以通过给定的坐标点来拟合曲线。下面是一个示例的 MATLAB 代码：

% 给定坐标点
x = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6];
y = [0.1, 0.5, 0.4, 0.7, 0.9, 1.2];

% 设置 MLS 参数
radius = 0.1; % 半径
degree = 1; % 多项式次数

% 构造权重函数
weight = @(r) (1 - r.^3).^3; % 高斯函数

% 计算 MLS 拟合曲线
xx = linspace(min(x), max(x), 100);
yy = zeros(size(xx));
for i = 1:numel(xx)
    % 计算每个查询点的权重
    d = abs(x(:)-xx(i));
    w = weight(d / radius);
    w = w / sum(w);
    
    % 构造多项式
    p = ones(size(x(:)));
    for j = 1:degree
        p = [p, x(:).^j];
    end
    
    % 计算系数
    c = p' * diag(w) * p \ (p' * diag(w) * y(:));
    
    % 计算查询点的值
    p_q = ones(size(w));
    for j = 1:degree
        p_q = [p_q, xx(i).^j];
    end
    yy(i) = p_q * c;
end

% 绘制结果
figure;
plot(x, y, 'o', xx, yy, '-');
legend('原始数据', '拟合曲线');

这段代码中，我们给定了一些坐标点（x, y），并设置了半径和多项式次数。然后通过构造权重函数和多项式，对每个查询点进行 MLS 拟合，并最终绘制出了原始数据和拟合曲线。