最小二乘法曲线拟合(matlab) 📈🔧

在数据分析和建模过程中，我们经常需要通过已知的数据点来预测或拟合出一个函数模型，以更好地理解数据背后的规律。最小二乘法是一种常用的方法，它通过最小化误差的平方和来寻找最佳拟合曲线。今天我们就来聊聊如何使用MATLAB进行二次曲线拟合，即拟合出形如 y = a + bx² 的模型。

首先，我们需要准备一组数据点 (x, y)，这些点可能是实验数据或是其他来源的数据。接着，在MATLAB中，我们可以使用内置的`polyfit`函数来进行拟合。这个函数可以非常方便地帮助我们找到最佳拟合的系数a和b，只需要一行代码就可以完成从数据到模型的转变：

```matlab

p = polyfit(x, y, 2);

```

这里，`p`是一个包含拟合多项式系数的向量，其中`p(1)`对应于x²项的系数b，`p(2)`对应于常数项a。

最后，为了验证我们的模型是否准确，可以通过绘制原始数据点和拟合曲线来直观地检查。这不仅有助于评估模型的准确性，也是展示研究成果的好方法。

希望这篇文章能帮助你更好地理解和应用最小二乘法进行二次曲线拟合！🚀✨

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