😊 Matlab最小二乘法：轻松搞定数据拟合！
发布时间：2025-04-03 08:24:57来源：
在数据分析和建模中，最小二乘法是一种非常实用的工具。它通过最小化误差平方和来找到最佳拟合曲线，帮助我们理解数据背后的规律。✨
首先，我们需要准备一组数据点（比如实验测量值）。在Matlab中，可以通过`polyfit`函数实现最小二乘法拟合。例如，若要拟合一个二次多项式，只需输入数据点坐标和多项式的阶数即可：
```matlab
x = [1, 2, 3, 4]; % 自变量
y = [2.5, 5.1, 7.2, 9.8]; % 因变量
p = polyfit(x, y, 2); % 拟合二次多项式
```
执行后，`p`会返回拟合多项式的系数，如 `[a, b, c]` 对应 `ax^2 + bx + c` 的形式。💡
此外，使用`polyval`函数可以预测新的数据点：
```matlab
x_new = 5;
y_new = polyval(p, x_new);
```
通过这种方式，我们可以快速获得拟合曲线并验证其准确性。最小二乘法不仅简单易用，还能有效提升模型精度，是科研和工程中的必备技能哦！💪
🌟 动手试试吧，让数据更懂你！
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