曲线拟合是数据分析中最重要的环节，有很多计算方法（最小二乘法等），MATLAB软件自带有曲线拟合模块，方便快捷，下面给大家介绍一下如何使用。
最常用的是多项式拟合，采用polyfit函数，在命令窗口输入自变量x和因变量y。
以二次多项式拟合为例，输入p=polyfit(x,y,2)，如果想拟合更高次的多项式，更换括号内数字即可。
通过计算获得的p，是一个数组，对应了多项式的各项系数，以图中为例，拟合出的多项式为：y=0.9962x2+0.0053x-0.2833。
通过方法1可以获得多项式曲线拟合数据，但对于数据分析，多项式拟合是不够的，下面给大家介绍方法2，MATLAB自带的曲线拟合工具包，功能十分强大。首先，在上方工具栏选取APPS，点击curve fitting。
输入自变量x和因变量y。
选择拟合方式，有多项式拟合polynomial，高斯拟合gaussian，幂指数拟合power等等，本次以多项式拟合为例。
通过数据计算，可以获得曲线参数（曲线函数中的各项系数），从而实现曲线拟合。
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