matlab多维数据拟合

在Matlab中，可以使用`fit`函数进行多维数据拟合。 `fit`函数可以拟合各种类型的模型，包括线性和非线性模型，以及广义线性模型和非参数模型。

以下是一个简单的示例，演示如何使用`fit`函数进行多维数据拟合：

% 生成二维数据
x1 = linspace(0,1,10);
x2 = linspace(0,1,10);
[X1,X2] = meshgrid(x1,x2);
Y = X1.*sin(X2.*pi*2) + randn(size(X1));

% 定义模型
model = @(b,x) b(1)*x(:,1).*sin(b(2)*x(:,2)*pi*2);

% 初始参数
beta0 = [1,1];

% 拟合模型
beta = fitnlm([X1(:),X2(:)],Y(:),model,beta0);

% 绘制拟合结果
Y_fit = predict(beta,[X1(:),X2(:)]);
Y_fit = reshape(Y_fit,size(X1));
surf(X1,X2,Y_fit)
hold on
scatter3(X1(:),X2(:),Y(:))

在这个例子中，我们生成了一个二维数据集`Y`，然后定义了一个非线性模型，使用`fitnlm`函数对数据进行拟合。最后，我们使用`predict`函数计算拟合曲面，并绘制出拟合结果。