python散点图拟合曲线 matlab自定义函数拟合？

matlab自定义函数拟合？

MATLAB中的非线性拟合函数nonlinfit具有强大的拟合数据功能，可以用自己定义的任意函数拟合数据。最常见的调用形式是beta=nlinfit（x，y，modelfun，beta0）。Beta是要拟合的参数，X是自变量（矩阵），y是因变量（向量），modelfun是用户定义的拟合函数（functionhandle data），beta0是Beta的初始值（向量）。X可以是矩阵。当有多列时，每列都是一个自变量。Modelfun有一个特定的格式。Modelfun有两个参数，第一个是要拟合的参数向量，第二个是自变量矩阵。模板函数定义用例：model:y=ax^2 BX C定义模型函数代码：F璝定义model=@（B，x）B（1）*x.^2 B（2）*x B（3）%时，需要注意的是x是一个向量，beta0是迭代算法的初始参数值。当模型函数比较复杂时，初始值会影响拟合质量。扩展：MATLAB还提供了nlparci和nlpredci的匹配函数，可以计算参数与预测值之间的拟合误差。

拿matlab的cftool做自定义函数的拟合，拟合得到的函数做曲线，与拟合时的散点值域完全不同，这咋回事呢？

使用cftool进行自定义函数的拟合并不是函数和每个散点的基本拟合。因为软件考虑了5%的置信区间。如果要获得高精度拟合函数，可以使用nlinfit（）或lsqcurvefit（）函数。

cftool工具箱中怎么自定义函数？

工具/材料matlab方法/步骤数据准备：以一组多项式数据为例，如果多项式是由y=4x^3 3x^2生成的数据，则X取0到3之间间隔为0.3的数字。

具体数据如下：调用工具箱：关于如何调用工具箱，我在其他方面有详细的介绍经验，感兴趣的可以查看。在这里，我们用cftool命令调用fitting toolbox，在MATLAB的主窗口中输入cftool，您可以看到fitting toolbox界面的3个fitting操作步骤：首先，我们将要拟合的数据选择到工具箱中，如下图所示，在红色的圆圈中，点击向下的三角形，并将X，y分隔开来选择“拟合”，然后单击右侧的上下三角形，然后选择“多项式”。下面的度数是顺序，即X的最高度数。选择不同的度数。图的左下角是拟合结果，包括拟合系数和方差相关数。右侧是拟合曲线的数据点。

python散点图拟合曲线 python散点图拟合直线 python多元非线性拟合

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。