Question

求助Matlab自定义数据拟合

Answer 1

matlab中的非线性拟合函数nonlinfit具有强大的用自己定义的一个任意函数来拟合数据的功能。

最常见的调用形式为
BETA = nlinfit(X,Y,MODELFUN,BETA0)
BETA为待拟合的参数，X为自变量（矩阵），Y为应变量（向量），MODELFUN为自定义的拟合函数（function handle 型数据），BETA0为BETA的初始值（向量）。

X可以是矩阵，当有多列时，每一列均为一个自变量。
MODELFUN有特定的格式。MODELFUN接受2个参数，第一个是待拟合的参数矢量，第二个是自变量矩阵。
模板函数定义案例：
模型：y=ax^2+bx+c
定义模型函数代码：f_model=@(b,x)b(1)*x.^2+b(2)*x+b(3); %定义时要注意x是一个矢量
BETA0是迭代算法的参数初始值，当模型函数复杂时，拟合的好坏会受初始值的影响。

扩展：
matlab还提供了配套的函数nlparci与nlpredci，这两个函数可以求出参数与预测值的拟合误差。