1樓：風箏等風
用引數方程。
要根據具體的資料具體分析。資料也許不一定適合用曲線擬合，而是在某個曲面上。如果用曲線擬合，一般可考慮用引數方程。
引數方程和函式很相似：它們都是由一些在指定的 集的數，稱為引數或自變數，以決定因變數的結果。例如在運動學，引數通常是「時間」，而方程的結果是速度、位置等。
定義：一般的，在平面直角座標系中，如果曲線上任意一點的座標x，y都是某個變數't』的函式x=f(t)
y=g(t)並且對於't『的每一個允許值，由上述方程組所確定的點m（x,y)都在這條曲線上，那麼上述方程則為這條曲線的引數方程，聯絡x，y的變數't『叫做變引數，簡稱引數，相對於引數方程而言，直接給出點的座標間關係的方程叫做普通方程。
2樓：影伶
c=';p=';r=';
%繪製點座標
plot3(p,r,c,'o');
figure(2);
scatter3(p,r,c,'filled');
%利用二元線性迴歸擬合
n=length(c);m=2;
x=[ones(n,1) p r];
[b,bint,r,rint,s]=regress(c,x)s2=sum(r.^2)/(n-m-1)
figure;
rcoplot(r,rint)
%p=s(3)<0.05,擬合有效
display('c=b(1)+b(2)*p+b(3)*r');
matlab如何畫三維散點圖並且擬合公式（只要擬合的好，什麼樣的公式都行） 50
3樓：
c=';p=';r=';
%繪製點座標
plot3(p,r,c,'o');
figure(2);
scatter3(p,r,c,'filled');
%利用二元線性迴歸擬合
n=length(c);m=2;
x=[ones(n,1) p r];
[b,bint,r,rint,s]=regress(c,x)s2=sum(r.^2)/(n-m-1)
figure;
rcoplot(r,rint)
%p=s(3)<0.05,擬合有效
display('c=b(1)+b(2)*p+b(3)*r');
4樓：
l=g√[x2-x1]^2+[y2-y1]^2+(z2-z1]^2
如何用matlab製作散點圖並進行函式擬合 5
5樓：匿名使用者
你好！先把資料都存到行（列）向量x、y裡，畫散點圖：plot（x，y，『.』）；
曲線擬合：ployfit（x，y，n），n為擬合的次數。
p o l y f i t ( x , y , n ) 找到次數為n的多項式係數，對於資料集合，
滿足差的平方和最小。
[ p , e ] = p o l y f i t ( x , y , n ) 返回同上的多項式p和矩陣e。多項式係數在向量p
中，矩陣e用在p o l y v a l函式中來計算誤差。
希望幫到你！歡迎追問
matlab 散點擬合三維曲面寫出曲面表示式 30
6樓：克利希
matlab裡面regress可以實現這個命令。或者你可以採用polynomial
7樓：匿名使用者
a=[w];%x,y,z軸座標
x=a(:,1);y=a(:,2);z=a(:,3);
scatter3(x,y,z)%散點圖
figure
[x,y,z]=griddata(x,y,z,linspace(min(x),max(x))',linspace(min(y),max(y)),'v4');%插值
pcolor(x,y,z);shading interp%偽彩色圖figure,contourf(x,y,z) %等高線圖figure,surf(x,y,z);%三維曲面
8樓：匿名使用者
我現在也是這個情況啊！正是相當糾結呢！在網上看到了這個···
因為這個函式的形式比較特殊，對其兩邊取對數後得到
log(y)=log(a)+b*log(x1)+c*log(x2)
於是立即就轉換為了線性擬合
[1 log(x1) log(x2)]*[log(a) b c]'=log(y)
於是[log(a) b c]'=[1 log(x1) log(x2)]\log(y)
這樣就可以得到a，b，c了。不需要進行非線性擬合。
下面是程式：（對於x1、x2、y的賦值部分這裡就不寫了，你自己在前面加上即可）
p=[ones(length(y),1) log([x1 x2])]\log(y);%就這一句話就搞定了
a=exp(p(1)),b=p(2),c=p(3)%這就是擬合後的引數值
y%這是取樣點y的值
a*x1.^b.*x2.^c%這是擬合後在取樣點得到的值，可以和y比較一下，很接近
matlab畫散點圖並擬合函式曲線 5
9樓：
畫法如下：
在輸入欄分別輸入x=[...............],y=[.........................]
matlab的開始選單start->toolboxes->cirve fitting->cirve fitting tool，
點data選擇x和y資料，對應自己的資料，點cirve fitting tool介面的fitting按鈕，裡面好幾個可以擬合的函式。可以自動生成曲線，得到係數，分析誤差。
10樓：楊樟盛
創立一個m檔案然後根據plot函式輸入編碼x=[54.9 67.9 78.0 89.9 108.6];
y1=[2.4 4.0 5.5 6.9 9.7 ];
y2=[2.1 3.4 4.7 5.9 8.5];
y3=[1.1 1.8 2.6 3.2 4.4];
y4=[0.7 1.1 1.5 2.0 2.7];
plot(x,y1,'-o',x,y2,'-o',x,y3,'-o',x,y4,'-o')
就可以做出影象
可以根據影象明白如果要擬合成多項式則它的階次為1根據polyfit（x,y1,1）函式來擬合就可以比如 擬合x 與 y1則編碼為p1=polyfit(x,y1,1)
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