matlab作为一个常用的数学工具，可以帮助我们解决很多实用的问题，类试如数学建模之类的，进行数据拟合。以下用polyfit()函数对以下数据求解最小二乘曲线拟合。方法/步骤1/5分步阅读

运行matlab软件，就不赘述了。直接进行编写程序。

输入

x=

y=

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输入

a=polyfit(x,y,1)；

x1=1:0.5:28；

y1=a(1)*x1+a(2);

plot(x,y,*,x1,y1,r)

显示如下

（该图是线性回归拟合图），反应了函数整体上升时的趋势，但具体细节部分并么有反映出来。

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下面对曲线进行二次拟合，其程序代码如下

b=polyfit(x,y,2);

x2=1:0.5:28;

y2=b(1)*x2.^2+b(2)*x2+b(3)

按下enter键后出现如下所示

在输入plot(x,y,*,x2,y2,r)后

按下enter后，如第二图所示（二次拟合图）

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对比两次的拟合图，会发现二次拟合出来的结果比一次拟合结果更加准确，但仍未反映出数据的真实情况。在对曲线进行高次拟合。

输入

c=polyfit(x,y,5)；

x3=1:0.5:28;

y3=c(1)*x3.^5+c(2)*x3.^4+c(3)*x3.^3+c(4)*x3.^2+c(5)*x3+c(6)

按enter键有如下y3的取值

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输入

plot(x,y,*,x3,y3,-r)

按enter键有如下图像。

这个图像是对曲线进行的5次拟合的结果，基本上反映出了数据的真实变化情况。需要注意的是不可以对数据进行太高次数的拟合，次数太高就会出现警告。

注意事项

编程序需要认真，要不然就会出错

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