利用Matlab进行曲线拟合与线性回归方程建立

Matlab在二次方程的曲线拟合中的应用。

此文档提供使用 R 语言进行曲线拟合的详细指导。它涵盖了各种类型的曲线拟合方法，包括线性关系拟合、非线性曲线拟合和可线性化关系拟合。本指南深入解释了这些方法的步骤，并提供了示例和代码。

这是一篇PDF，专注于MATLAB在曲线拟合方面的简单实用介绍。

非线性拟合的 Logistic 曲线，蛮适合拿来那种“S”型增长趋势的场景，像用户增长、药物反应这些都能用得上。用 MATLAB 来搞挺方便的，是配合fminspleas这种函数，拟合效果不错，收敛也快。 Logistic 模型本身就不算复杂，核心就是把那种逐渐趋于饱和的趋势用一个函数表达出来。你只要喂进去一些采样点，用最小二乘法一拟，拟出来的曲线贴合度还挺高的。 想系统了解的，推荐看看Logistic 回归那篇，讲得清楚，代码也直白；还有这篇使用 Fminspleas 进行 FMI 高效非线性回归拟合，对非线性优化做了比较细的拆解，适合搞深入点的同学。 用 MATLAB 跑起来的速度也挺快，

使用曲线拟合GUI工具，输入x、y数据和拟合阶数，即可计算各个点的拟合值，并显示拟合曲线的表达式。

通过观察图表可见，三次拟合展现出较佳结果，显示出其优势。

在这个MATLAB开发项目中，我们探讨了如何将Johnson曲线拟合到基于AS99的数据集。通过该项目，我们能够获得参数估计和确定最适合数据的曲线类型。

提供Matlab代码实现B样条曲线逼近。

曲线拟合是数据分析中的关键技术之一。以下示例演示了如何在Matlab中使用三次多项式拟合五个数据点的方法。