来源:https://blog.csdn.net/zhaluo0051/article/details/77949170 :https://blog.csdn.net/g28_gwf/article/details/84450935 Matlab做线性最小二乘拟合 函数命令为:a=polyfit(x,y,m)    % x,y为对应的自变量,m为需要拟合的最高次幂 y=polyval(a,x);      %根据拟合的函数得出x对应的因变量的值 函数表达形式为:f(x)=a1*x^m+...+a

matlab的多项式拟合: polyfit()函数 功能:在最小二乘法意义之上,求解Y关于X的最佳的N次多项式函数. clc;clear; close all; x=[ ]; y=[2.7 7.4 20.0 54.5 148.4]; r=corrcoef(x,y) ;%两个变量的相关系数 a=polyfit(x,y,) x1=:; P=polyval(a,x1);%a是多项式拟合后返回的系数 figure();hold on;plot(x,y,'r*',x1,P,'b-.'); 注:a是返回的两

可以用拟合两个变量之间的关系,然后根据一个变量,去推测出另外一个变量的推测值

原文:Matlab随笔之插值与拟合(下) 1.二维插值之插值节点为网格节点 已知m x n个节点:(xi,yj,zij)(i=1…m,j=1…n),且xi,yi递增.求(x,y)处的插值z. Matlab可以直接调用interp2(x0,y0,z0,x,y,`method`) 其中 x0,y0 分别为 m 维和 n 维向量,表示节点, z0 为 n × m 维矩阵,表示节点值, x,y 为一维数组,表示插值点, x 与 y 应是方向不同的向量,即一个是行向量,另一个是列 向量, z 为矩阵,它的

拟合练习: function f = curvefun(x, tdata) f = (x()*x()*x()) / (x()-x()) * ( exp(-x()*tdata)/(x()-x()) + exp(-x()*tdata)/(x()-x()) - (/(x()-x())+/(x()-x()))*exp(-x()*tdata) ); %数据输入 tdata = [ ]; vdata = [ ]; %拟定估计值 x0 = [ ]; x = lsqcurvefit('curvefun', x0

转:https://blog.csdn.net/hwecc/article/details/80308397 例: x = [0.33, 1.12, 1.41, 1.71, 2.19] y = [0.68, 0.91, 1.15, 1.83, 2.07] % 拟合 p1 = polyfit(x, y, ) % 用x 和 y 拟合多项式, 表示一次多项式 % 输出 0.8025 0.2431 % 表示多项式是 f(x) = 0.8025 * x + 0.2431 % 绘制图形 y1 = polyv

L1 MATLAB 基础知识 P6 表1-3 数据显示格式 format rat format long P20 表2-5 常用的矩阵函数 zeros(m,n) %零阵 eye(n) %单位阵 ones(m,n) %全一阵 diag(v,k) %k=0,v为行矩阵时生成对角阵如 diag([3 4 5]),v为一般矩阵时取对角元素成列矩阵 rand(m,n) %随机阵 P24 表2-6 常用函数命令,该页上有矩阵运算规则 exp(x) %\(e^x\) abs(x) %\(|x|\) sqrt(

python数据拟合主要可采用numpy库,库的安装可直接用pip install numpy等. 1. 原始数据:假如要拟合的数据yyy来自sin函数,np.sin import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt xxx = np.arange(0, 1000) # x值,此时表示弧度 yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) #函数值,转化成度 2. 测试不同阶的多项式,例如7阶多项式拟合,使用np.polyfit拟合,np

x = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 ]; y = [9 7 6 3 -1 2 5 7 20]; p=polyfit(x,y,3); %数字代表拟合函数的阶数 xi=0:0.01:10; yi=polyval(p,xi); plot(x,y,'r>',xi,yi) for i=1:9 text(x(i)+0.1,y(i)+0.02,num2str(i)) ; %加上0.1使标号和点不重合,标记每个点 end 也可以使用GUI工具箱来产生多项式拟合 选定matlab 工作空间中x,y的值

关于插值原理,这篇文章里总结过. 插值,是在有限个数据点的情况下,模拟出更多的点来适应实际问题的需要. 拟合,是在已知数据点基础上,以已知点处最小误差为标准,模拟出近似函数. 二者有似,实则不同,matlab提供了基本完整的解决方案. 一.插值 1. 一维插值 (1)拉格朗日插值 经典的拉格朗日插值并没有现成的函数.自行编写如下: input: 相同维度的已知点x0,y0 output:x点处的插值y function y = lagrange(x0,y0,x) % 函数:已知点组(x0,y0)

p=polyfit(x,y,m) 其中, x, y为已知数据点向量, 分别表示横,纵坐标, m为拟合多项式的次数, 结果返回m次拟合多项式系数, 从高次到低次存放在向量p中. y0=polyval(p,x0) 可求得多项式在x0处的值y0. 转至:http://blog.sina.com.cn/s/blog_61c0518f0100f0lg.html 功能 二维曲线绘图 语法 plot(Y)plot(X1,Y1,...)plot(X1,Y1,LineSpec,...)plot(...,'Prop

摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识.接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识.介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立.具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了M

作者:Z-HE链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/36103034来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 1) polyfit 代码例子如下,拟合一个3次曲线,并画图. x = 0:1:9; y = [0 2 4 6 8 20 12 14 16 18] A=polyfit(x,y,3); z=polyval(A,x); plot(x,y,'r*',x,z,'b') 1) lsqcurvefit nlinfit 使用lsqcurv

%%%1.拟合问题:(做预测,主要使用的范围是样本比较小,拟合效果会好,样本比较多,拟合的效果就不是很好) 1.应用预测的场景:已经知道10年的样本,预测第11年以内的数据 2.用拟合的到关系式:样本数据的不到准确的关系式,那么采用拟合得到关系式在往下进行 %%总结:插值主要是用于求函数值.而拟合主要是求函数关系,从而进行预测等进一步分析%%%%%2.拟合计算: 通常需要解决两个问题:(1).线型的选择 %线型的选择,通常根据分析和散点图确定线型 (2).线型中参数的计算 %参数计算可采用最小二

转自:http://blog.itpub.net/12199764/viewspace-1743145/ 项目中有涉及趋势预测的工作,整理一下这3种拟合方法:1.线性拟合-使用mathimport mathdef linefit(x , y):    N = float(len(x))    sx,sy,sxx,syy,sxy=0,0,0,0,0    for i in range(0,int(N)):        sx  += x[i]        sy  += y[i]        s

定义: 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可 以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达. 最小二乘法原理:在我们研究两个变量(x,y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1,y1.x2,y2... xm,ym):将这些数据描绘在x -y直角坐标系中,若发现这些点在一条直线附近,可以

因为我所在的项目要用到最小二乘法拟合,所有我抽时间将C++实现的程序改为JAVA实现,现在贴出来,供大家参考使用./** * <p>函数功能:最小二乘法曲线拟合</p> * @param x 实型一维数组,长度为 n .存放给定 n 个数据点的 X 坐标 * @param y 实型一维数组,长度为 n .存放给定 n 个数据点的 Y 坐标 * @param n 变量.给定数据点的个数 * @param a 实型一维数组,长度为 m .返回 m-1 次拟合多项式的 m 个系数 * @

最近在分析一些数据,就是数据拟合的一些事情,用到了matlab的polyfit函数,效果不错. 因此想了解一下这个多项式具体是如何拟合出来的,所以就搜了相关资料. 这个文档介绍的还不错,我估计任何一本数值分析教材上讲的都非常清楚. 推导就不再写了,我主要参考下面两页PPT,公式和例子讲的比较清楚. 公式: 例子: matlab代码如下: clear all; close all; clc; N=10; %设置拟合阶数 x=1:0.5:10; y=cos(x); %生成待拟合点 p=polyfit

p=polyfit(x,y,n) [p,s]= polyfit(x,y,n) 说明:x,y为数据点,n为多项式阶数,返回p为幂次从高到低的多项式系数向量p.x必须是单调的.矩阵s用于生成预测值的误差估计. 多项式曲线求值函数:polyval( ) 调用格式: y=polyval(p,x) [y,DELTA]=polyval(p,x,s) 说明:y=polyval(p,x)为返回对应自变量x在给定系数P的多项式的值. [y,DELTA]=polyval(p,x,s) 使用polyfit函数的选项输

关于解决使用numpy.ployfit进行多项式拟合的时候请注意数据类型,解决问题的思路就是统一把数据变成浮点型,就可以了.这是numpy里面的一个bug,非常low希望后面改善. # coding:utf-8 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import interp1d data = pd.read_excel('指数.xlsx',hea