matlab非线性拟合使得某两个变量的差的平方最小

可以使用MATLAB中的curve fitting toolbox来进行非线性拟合。假设有两个变量x和y，我们要找到一个函数f(x)来拟合它们之间的关系，使得它们的差的平方最小。

以下是一个简单的例子，使用高斯函数来进行非线性拟合：

% 生成一些随机数据
x = linspace(0, 10, 100);
y = 3*exp(-0.5*(x-5).^2) + 0.5*randn(size(x));

% 定义高斯函数
gauss = @(a, b, c, x) a*exp(-0.5*((x-b)/c).^2);

% 初始参数猜测
a0 = 3; % 峰值
b0 = 5; % 中心点
c0 = 1; % 标准差

% 进行非线性拟合
[f, gof] = fit(x', y', gauss, 'StartPoint', [a0, b0, c0]);

% 绘制拟合结果
plot(x, y, '.', x, f(x), 'r');
legend('数据', '拟合');

在上面的例子中，我们使用了高斯函数来拟合x和y之间的关系。我们首先生成了一些随机数据，并定义了高斯函数。然后，我们指定了初始的参数猜测，并使用fit函数进行非线性拟合。最后，我们绘制了原始数据和拟合结果。

在实际应用中，可以尝试使用不同的函数和参数猜测来进行非线性拟合，以找到最佳的拟合结果。