matlab将散点图平滑

在Matlab中，有多种方法可以对散点图进行平滑处理。其中一种方法是使用LOWESS（局部加权散点图平滑）回归。这种方法可以适用于线性和非线性关系。LOWESS回归的基本原理是通过对每个数据点进行局部加权，根据附近的数据点来平滑散点图。这样可以更好地反映Y的分布随X的变化情况。使用Matlab进行LOWESS回归，你可以使用自定义代码实现，不需要Matlab统计工具箱。另一种方法是使用拟合方法，可以使用polyfit函数对数据进行拟合，然后使用polyval函数计算出每个横坐标对应的拟合值，从而得到拟合后的曲线。还可以使用spcrv函数进行插值，将数据点连接起来，并得到平滑的曲线。你可以根据需要选择不同的方法来实现散点图的平滑处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [LOWESS，线性和非线性数据的局部加权散点图平滑（增强）：LOWESS，像 LOWESS 这样的稳健回归允许检测趋势，...](https://download.csdn.net/download/weixin_38512781/19288019)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [将matlab折线图平滑化](https://blog.csdn.net/chenjianbo88/article/details/79417240)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [用matlab画散点图并用光滑曲线连接/效率曲线/附代码](https://blog.csdn.net/weixin_44618926/article/details/128951078)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]