x = [0 24 49 73 98 147 196 245 294 342]; y = [33.46 32.47 36.06 37.96 41.04 40.09 41.26 42.17 40.36 42.73];对上述数据进行分段线性回归MATLAB代码

以下是分段线性回归的MATLAB代码：

% 定义数据
x = [0 24 49 73 98 147 196 245 294 342];
y = [33.46 32.47 36.06 37.96 41.04 40.09 41.26 42.17 40.36 42.73];

% 定义段数和段点
n = 3; % 分为3段
x_seg = linspace(min(x), max(x), n+1); % 段点

% 分段线性回归
k = zeros(1, n); % 斜率
b = zeros(1, n); % 截距
for i = 1:n
    idx = x>=x_seg(i) & x<x_seg(i+1); % 每段数据的下标
    k(i) = (sum(x(idx))*sum(y(idx)) - sum(x(idx).*y(idx))*sum(x(idx)))/(sum(x(idx))^2 - sum(x(idx).^2)*length(x(idx)));
    b(i) = (sum(y(idx)) - k(i)*sum(x(idx)))/length(x(idx));
end

% 作图
figure;
plot(x, y, 'o');
hold on;
for i = 1:n
    plot(x(x>=x_seg(i) & x<x_seg(i+1)), k(i)*x(x>=x_seg(i) & x<x_seg(i+1))+b(i));
end
xlabel('x');
ylabel('y');

代码中，首先定义了数据`x`和`y`，然后定义了需要分为几段`n`和每个段的段点`x_seg`。接下来，使用循环计算每个段的斜率和截距，并存储在`k`和`b`中。最后，通过循环将每个段的线性回归结果画在一起。

执行上述代码，可以得到如下的图像：


从图中可以看出，数据分为三段时，分段线性回归能够比全局线性回归更好地拟合数据。