matlab高斯过程拟合曲线

在 MATLAB 中使用高斯过程进行曲线拟合可以通过 Gaussian Process Regression (GPR) 工具箱实现。以下是一个简单的例子：

首先，我们需要生成一些数据来拟合：

x = linspace(0,10,50)';
y = sin(x);

然后，我们可以使用 `fitrgp` 函数来训练高斯过程模型：

gprMdl = fitrgp(x,y);

现在，我们可以使用 `predict` 函数来预测新的数据点：

xnew = linspace(0,10,100)';
[ynew,ysd] = predict(gprMdl,xnew);

其中，`ynew` 是预测的平均值，`ysd` 是预测的标准差。

最后，我们可以将原始数据和拟合结果绘制出来：

plot(x,y,'o')
hold on
plot(xnew,ynew)
plot(xnew,ynew+2*ysd,'--')
plot(xnew,ynew-2*ysd,'--')
legend('Data','Fit','Upper bound','Lower bound')

这将会生成一个包含原始数据和拟合结果的图形。