matlab--曲线拟合
polyfit(x,y,n):n是拟合的次数,及y(x)的阶次
polyfit(x,y,1):
polyfit(x,y,n):将按照一下方式生成多项式的系数:
>> handicap=[6:2:24];
>> ave=[3.94 3.8 4.1 3.87 4.45 4.33 4.12 4.43 4.6 4.5];
>> p=polyfit(handicap,ave,1)p =
0.0392 3.6267
>> x=[6:0.1:24];
>> y=0.0392*x+3.6267;
>> plot(handicap,ave,'o',x,y)
r^2=1则表明拟合的非常好
>> N=10;
>> mean=sum(ave)/10mean =
4.2140
>> A=sum((0.0392*handicap+3.6267-ave).^2)
A =
0.2274
>> s=sum((ave-mean).^2)s =
0.7332
>> r2=1-A/s
r2 =
0.6899
>> sqft=[1200 1500 1750 2000 2250 2500 2750 3000 3500 4000];
>> price=[135 142 156 165 170 220 225 275 300 450];
>> p=polyfit(sqft,price,1)p =
0.1032 -28.4909
>> m=p(1);
>> b=p(2)b =
-28.4909
>> x=[1200:10:4000];
>> y=m*x+b;
>> subplot(2,1,2)
>> plot(x,y,sqft,price,'o')
均方根误差(RMS error):描述拟合程度
>> w=m*sqft+b;
>> d=price-w;
>> N=10;
>> d2=d.^2;RMS=sqrt((1/N)*sum(d2))RMS =
30.9322
误差特别大,考虑用二次函数来拟合:
>> p=polyfit(sqft,price,2);
>> a=p(1);
>> b=p(2);
>> c=p(3);
>> x=[1200:10:4000];
>> y=a*x.^2+b*x+c;
>> plot(x,y,sqft,price,'o')>> w=a*sqft.^2+b*sqft+c;
>> d1=(w-price).^2;
RMS=sqrt((1/N)*sum(d1))RMS =
15.4324
此时的误差就减小了很多。
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