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)/10

mean =

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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