matlab最小二乘法拟合
@都郝2792：怎样用matlab作数据的最小二乘拟合? -
邵浅13323724343…… 用polyfit()语句可以, polyfit(x,y,拟合次数n); x,y是你的数据,n是你要进行几次拟合,填1的话为一次也就是最小二乘法拟合 你可以这样写 x=[ 0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16]; y=[30 68 75 82 82 77 68 68 ...
@都郝2792：如何使用matlab进行最小二乘法拟合 -
邵浅13323724343…… 用polyfit函数,(用来多项式拟合的,是用最小二乘法) 举个例子 x=[90 91 92 93 94 95 96]; z=[70 122 144 152 174 196 202]; a=polyfit(x,z,1) 结果:a = 1.0e+03 * 0.0205 -1.75511表示1次多项式(一次时就是直线,适用于你的情况) a是多项式的系数向量,是从高次项往低次项排的,如果想运用结果,比如想知道当x=97时z等于多少 那么有两种方法,直接用系数>> a(1)*97+a(2) ans = 233.4286 或者用polyval函数>> polyval(a,97) ans = 233.4286
@都郝2792：如何用matlab作最小二乘法的拟合 -
邵浅13323724343…… 用polyfit,多项式拟合,内部算法就是最小二乘拟合.
@都郝2792：matlab 最小二乘法 平面拟合的代码例如x y z如下x=[1 4 5 2 3 2]'y=[2 7 9 3 5 6]'z=[3 8 12 5 8 9]' - 作业帮
邵浅13323724343…… [答案] p=[x y ones(length(x),1)]\z 这样得到的就是平面 z=p(1)*x+p(2)*y+p(3) 祝你学习快乐!
@都郝2792：matlab编程最小二乘的拟合 -
邵浅13323724343…… >> x = [1 1 1 1 1;1 2 3 4 5;4 4.5 6 8 8.5]'; >> y = [2 1 3 1 1]'; >> [b,bint,r,rint,stats] = regress(y,x) b = 2.5630 -0.0148 -0.1481 bint = -13.4875 18.6134 -7.9051 7.8754 -6.3283 6.0320 r = 0.0444 -0.8667 1.3704 -0.3185 -0.2296 rint = -3.6587 ...
@都郝2792：matlab最小二乘法拟合直线matlab最小二乘法 我知道4组坐标x为1到32,每8个数一组,y为0.1到0.8 0.8到0.1 0.1到0.8 0.8到0.1 与x对应,怎样用最小二乘法... - 作业帮
邵浅13323724343…… [答案] 1) >> x=linspace(1,32,8); >> y=linspace(0.1,0.8,8); >> p=polyfit(x,y,1) p = 0.0226 0.0774 %a=0.0226 b=0.0774 2) >> x=linspace(1,32,8); >> y=linspace(0.8,0.1,8); >> p=polyfit(x,y,1) p = -0.0226 0.0774 %a=-0.0226 b=0.0774 . 3)、4)与1)、2)相类似
@都郝2792：MATLAB怎么用最小二乘法拟合数据曲线? -
邵浅13323724343…… 用polyfit函数拟合就行了,这个函数就是利用最小二乘法原理的.也可以使用数据拟合工具箱cftool拟合.
@都郝2792：用matlab最小二乘法拟合指数函数 -
邵浅13323724343…… myfun.m function y = myfun(beta,x) A=....B=....C=....m=beta(1); n=beta(2); y=A*(B^m)*(C*x^n) 窗口下执行以下命令 beta0=rand(1,2) [beta,r,J]=nlinfit(x,y,@myfun,beta0);
@都郝2792：如何用MATLAB编写程序(最小二乘法)曲线拟合 -
邵浅13323724343…… x=[10,20,30,35,40,50,60,70,80,90,100]'; y=[2.1681,2.2030,2.2482,2.2783,2.3075,2.3687,2.4364,2.5053,2.5882,2.6663,2.7611]'; X=[ones(size(x)) x x.^2]; coe=X\y
@都郝2792：如何用MATLAB做多元函数的最小二乘法拟合 -
邵浅13323724343…… 参考代码% 生成测试数据 a0=1;a1=2;a2=3; x1=rand(10,10); x2=rand(10,10); Y=a0+a1*x1+a2*x2;% 加入随机噪声 Y=Y+0.1*randn(size(y));% 拟合函数形式 f=@(k,x)k(1)+k(2)*x(:,1)+k(3)*x(:,2); x = [x1(:) x2(:)]; k=lsqcurvefit(f,[1 1 1 1],x,Y(:)) n = size(x,1); plot(1:n,Y(:),'bo',1:n,f(k,x),'r:.') 运行结果 k = 1.0309 1.9782 2.9800 分别对应a0~a2,可见与原始系数比较吻合.
邵浅13323724343…… 用polyfit()语句可以, polyfit(x,y,拟合次数n); x,y是你的数据,n是你要进行几次拟合,填1的话为一次也就是最小二乘法拟合 你可以这样写 x=[ 0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16]; y=[30 68 75 82 82 77 68 68 ...
@都郝2792：如何使用matlab进行最小二乘法拟合 -
邵浅13323724343…… 用polyfit函数,(用来多项式拟合的,是用最小二乘法) 举个例子 x=[90 91 92 93 94 95 96]; z=[70 122 144 152 174 196 202]; a=polyfit(x,z,1) 结果:a = 1.0e+03 * 0.0205 -1.75511表示1次多项式(一次时就是直线,适用于你的情况) a是多项式的系数向量,是从高次项往低次项排的,如果想运用结果,比如想知道当x=97时z等于多少 那么有两种方法,直接用系数>> a(1)*97+a(2) ans = 233.4286 或者用polyval函数>> polyval(a,97) ans = 233.4286
@都郝2792：如何用matlab作最小二乘法的拟合 -
邵浅13323724343…… 用polyfit,多项式拟合,内部算法就是最小二乘拟合.
@都郝2792：matlab 最小二乘法 平面拟合的代码例如x y z如下x=[1 4 5 2 3 2]'y=[2 7 9 3 5 6]'z=[3 8 12 5 8 9]' - 作业帮
邵浅13323724343…… [答案] p=[x y ones(length(x),1)]\z 这样得到的就是平面 z=p(1)*x+p(2)*y+p(3) 祝你学习快乐!
@都郝2792：matlab编程最小二乘的拟合 -
邵浅13323724343…… >> x = [1 1 1 1 1;1 2 3 4 5;4 4.5 6 8 8.5]'; >> y = [2 1 3 1 1]'; >> [b,bint,r,rint,stats] = regress(y,x) b = 2.5630 -0.0148 -0.1481 bint = -13.4875 18.6134 -7.9051 7.8754 -6.3283 6.0320 r = 0.0444 -0.8667 1.3704 -0.3185 -0.2296 rint = -3.6587 ...
@都郝2792：matlab最小二乘法拟合直线matlab最小二乘法 我知道4组坐标x为1到32,每8个数一组,y为0.1到0.8 0.8到0.1 0.1到0.8 0.8到0.1 与x对应,怎样用最小二乘法... - 作业帮
邵浅13323724343…… [答案] 1) >> x=linspace(1,32,8); >> y=linspace(0.1,0.8,8); >> p=polyfit(x,y,1) p = 0.0226 0.0774 %a=0.0226 b=0.0774 2) >> x=linspace(1,32,8); >> y=linspace(0.8,0.1,8); >> p=polyfit(x,y,1) p = -0.0226 0.0774 %a=-0.0226 b=0.0774 . 3)、4)与1)、2)相类似
@都郝2792：MATLAB怎么用最小二乘法拟合数据曲线? -
邵浅13323724343…… 用polyfit函数拟合就行了,这个函数就是利用最小二乘法原理的.也可以使用数据拟合工具箱cftool拟合.
@都郝2792：用matlab最小二乘法拟合指数函数 -
邵浅13323724343…… myfun.m function y = myfun(beta,x) A=....B=....C=....m=beta(1); n=beta(2); y=A*(B^m)*(C*x^n) 窗口下执行以下命令 beta0=rand(1,2) [beta,r,J]=nlinfit(x,y,@myfun,beta0);
@都郝2792：如何用MATLAB编写程序(最小二乘法)曲线拟合 -
邵浅13323724343…… x=[10,20,30,35,40,50,60,70,80,90,100]'; y=[2.1681,2.2030,2.2482,2.2783,2.3075,2.3687,2.4364,2.5053,2.5882,2.6663,2.7611]'; X=[ones(size(x)) x x.^2]; coe=X\y
@都郝2792：如何用MATLAB做多元函数的最小二乘法拟合 -
邵浅13323724343…… 参考代码% 生成测试数据 a0=1;a1=2;a2=3; x1=rand(10,10); x2=rand(10,10); Y=a0+a1*x1+a2*x2;% 加入随机噪声 Y=Y+0.1*randn(size(y));% 拟合函数形式 f=@(k,x)k(1)+k(2)*x(:,1)+k(3)*x(:,2); x = [x1(:) x2(:)]; k=lsqcurvefit(f,[1 1 1 1],x,Y(:)) n = size(x,1); plot(1:n,Y(:),'bo',1:n,f(k,x),'r:.') 运行结果 k = 1.0309 1.9782 2.9800 分别对应a0~a2,可见与原始系数比较吻合.
