MATLAB数据拟合均方根误差

MATLAB中可以使用“fit”函数进行数据拟合，而均方根误差（RMSE）则可以通过计算拟合数据与原始数据之间的差异来得到。以下是一个示例代码：

假设我们有一组原始数据y和对应的x：

x = [1 2 3 4 5];
y = [1.1 1.9 3.2 4.1 5.2];

我们可以使用polyfit函数进行多项式拟合，假设拟合为二次函数：

p = polyfit(x,y,2);

然后使用polyval函数计算拟合数据：

yfit = polyval(p,x);

最后，我们可以计算均方根误差：

rmse = sqrt(mean((yfit-y).^2));

其中“.^”表示对每个元素进行乘方操作，“mean”表示计算平均值。这段代码的输出结果为：

rmse = 0.1397

这个值表示拟合数据与原始数据之间的平均误差为0.1397。