準備把資料處理裡面的regress，polyfit，interp系統梳理一遍。雖然說不是數學知識，但還是歸類到這邊了。
擬合一般而言是針對多項式的。
x=0:0.1:1;
y=[.3 .5 1 1.4 1.6 1.9 .6 .4 .8 1.5 2];
[p,s]=polyfit(x,y,3);
x1=0:0.1:1;
y1=polyval(p,x1);
plot(x,y,'-o',x,y1,'k:');
legend('原始資料','3階擬合');
接下來一張是6階擬合：
使用interp函式，大體分為 『linear』，『spline』，『cubic』,意思分別是 '線性插值','三次樣條插值','三次多項式插值'
x=0:0.1:1;
y=[.3 .5 1 1.4 1.6 1.9 .6 .4 .8 1.5 2];
yi0=interp1(x,y,0.025,'linear')
結果為： 0.3500
在command window那邊敲入y1就能夠得到計算值了。
自己總結下來就是matlab的regress函式是來計算矩陣的，或者是多維的。
直接來乾貨，假設大家都懂的回歸....
**：
x=[ones(10,1) (1:10)'];
y1=x*[10 ;1]+normrnd(0,0.1,10,1);%自己生成資料
b=regress(y,x);%呼叫regress函式
y2=x*[9.9133;1.0187];
結果：
b =
10.0548
0.9960
matlab下利用隨機森林包做回歸擬合
clear all clc winsize 5 資料讀入 num,s xlsread time s 2 size s,1 1 dt datetime time,inputformat yyyy mm dd hh mm ss for i 1 size dt if isnat dt i dt i dat...
matlab 資料擬合
polyfit x,y,n 多項式擬合，返回降冪排列的多項式係數。polyval p,xi 計算多項式的值 function example x y p polyfit x,y,3 xi 0 0.2 10 yi polyval p,xi plot xi,yi,x,y,r end 也可以用plot x...
MATLAB資料擬合
資料擬合的目的是使用乙個較為簡單的函式去逼近乙個複雜的 未知的函式，在matlab中資料擬合的原理是最小擬合的最小二乘原理，其中polyfit與polyval是最基本的擬合方法，除此之外，matlab還提供了更為直接簡單的資料擬合工具，cftool，下面舉乙個例子，介紹這兩種資料擬合的方法。資料表 ...