在Matlab中进行曲线拟合需要：准备数据，将数据导入工作空间并整理为自变量（x）和因变量（y）。根据数据类型选择拟合模型。使用fitlm函数拟合模型。评估拟合质量，使用R平方和均方根误差（RMSE）。使用predict函数进行预测。
Matlab中的曲线拟合
如何使用Matlab进行曲线拟合？
在Matlab中进行曲线拟合涉及以下步骤：
1. 数据准备
- 将数据导入Matlab工作空间。
- 将数据整理成一组自变量（x）和因变量（y）。
2. 选择拟合模型
Matlab提供了多种拟合模型，包括：
- 线性回归
- 多项式回归
- 指数回归
- 对数回归
- 非线性回归
选择最适合您数据的模型。
3. 使用fitlm函数拟合模型
制作简单的响应式幻灯片
下载
本站介绍了很多 jQuery 幻灯片插件，它们都很优秀，且功能强大，应用在中大型页面上很合适。但如果你的页面很简单，只想要一个简单纯粹的幻灯片效果，这些插件可能略显臃肿。今天我们不用任何插件，写一个简单的响应式幻灯片。
fitlm函数用于拟合线性回归模型。对于其他类型模型，需要使用专门的函数（例如：polyfit、expfit 等）。
4. 评估拟合
拟合完成后，可以使用以下指标评估拟合质量：
- R平方（决定系数）：衡量模型解释数据变异的程度。
- 均方根误差（RMSE）：衡量预测值与实际值之间的误差。
5. 预测
一旦模型拟合好，您就可以使用predict函数进行预测。
示例代码（线性回归）
% 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 6, 8, 10];
% 拟合模型
model = fitlm(x, y);
% 评估拟合
R2 = model.Rsquared.Ordinary;
RMSE = sqrt(mean((y - predict(model, x)).^2));
% 打印结果
disp("R平方：", R2);
disp("均方根误差：", RMSE); 
