MATLAB中进行线性拟合的步骤：导入数据。使用polyfit函数创建线性拟合模型。获取斜率和截距等拟合参数。使用plot函数绘制原始数据和拟合线。
MATLAB中的线性拟合
在MATLAB中，可以通过以下步骤对数据进行线性拟合：
1. 导入数据
使用load函数导入数据文件，或者直接输入数据。
% 导入数据文件
data = load('data.txt');
% 直接输入数据
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
y = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14];2. 创建拟合模型
使用polyfit函数创建线性拟合模型。
% 创建线性拟合对象 fit_obj = polyfit(x, y, 1);
3. 获取拟合参数
线性拟合模型包含两个系数：斜率和截距。
% 获取斜率和截距 slope = fit_obj(1); intercept = fit_obj(2);
4. 绘制拟合线
使用plot函数绘制原始数据和拟合线。
% 绘制原始数据和拟合线
plot(x, y, 'o');
hold on;
fit_line = slope * x + intercept;
plot(x, fit_line, 'r-');
xlabel('x');
ylabel('y');
title('线性拟合');示例：
% 导入数据
data = load('sales.txt');
% 创建拟合模型
fit_obj = polyfit(data(:,1), data(:,2), 1);
% 获取斜率和截距
slope = fit_obj(1);
intercept = fit_obj(2);
% 计算 R^2 值
R2 = 1 - sum((data(:,2) - (slope * data(:,1) + intercept)).^2) / sum((data(:,2) - mean(data(:,2))).^2);
% 绘制拟合线
plot(data(:,1), data(:,2), 'o');
hold on;
fit_line = slope * data(:,1) + intercept;
plot(data(:,1), fit_line, 'r-');
xlabel('销售额');
ylabel('利润');
title(['线性拟合 (斜率：' num2str(slope) ', 截距：' num2str(intercept) ', R^2：' num2str(R2) ')']);注意：
-
polyfit函数还可以用于更高次多项式的拟合。 -
R^2值表示拟合线的拟合优度，取值范围为0到1，其中1表示完美的拟合。
