matlab中多项式拟合的R求解代码

在MATLAB中，可以使用`polyfit`函数进行多项式拟合，并且该函数可以返回拟合结果的R值。下面是一个简单的示例代码：

% 生成一组数据
x = 0:0.1:1;
y = sin(x);

% 进行4次多项式拟合，并返回拟合结果的系数和R值
[p, S] = polyfit(x, y, 4);
[R, ~] = corrcoef(polyval(p, x), y);
R = R(1, 2);

% 绘制拟合曲线和原始数据
xx = 0:0.01:1;
yy = polyval(p, xx);
plot(x, y, 'o', xx, yy);
xlabel('x');
ylabel('y');
title(['R = ', num2str(R)]);

在上面的代码中，`polyfit`函数的第三个参数表示拟合多项式的次数，这里选择了4次多项式。`polyfit`函数的第二个返回值`S`是一个结构体，其中包含了拟合结果的一些统计信息，如拟合残差和自由度等。`corrcoef`函数可以计算两个向量之间的相关系数，在这里用来计算拟合曲线和原始数据之间的相关性。最后，将计算得到的R值作为标题显示在图像上。

相关问题

matlab+多项式拟合+正

Matlab是一种数学软件，可以用于数据分析、可视化和编程。多项式拟合是一种数据拟合技术，可以用于拟合数据点的曲线。正规方程是一种求解线性方程组的方法，可以用于求解多项式拟合的系数。在Matlab中，可以使用polyfit函数进行多项式拟合，使用inv函数求解正规方程，也可以使用chol和qr函数进行分解求解。

matlab多项式拟合原理

Matlab中的多项式曲线拟合是基于最小二乘法的方法，通过将给定的数据点拟合成一个高次多项式函数。多项式拟合的原理是，我们可以使用polyfit函数来求解一个方程组。方程组的未知数是多项式的系数，系数的个数取决于拟合的多项式的次数。方程组的左边矩阵A是一个(n-1)×(n-1)的矩阵，它的第i行第j列的元素表示xi的j次幂。方程组的右边向量Y是一个列向量，它的第i个元素表示yi。我们需要根据给定的数据点的横纵坐标和多项式的次数，构造方程组并解得系数向量X。最后，使用这些系数来构造多项式函数，实现拟合效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [多项式曲线拟合原理与实现](https://blog.csdn.net/Jack_user/article/details/131621391)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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