拟合工具箱cftool

2024-01-18 06:36
文章标签 拟合 工具箱 cftool

本文主要是介绍拟合工具箱cftool,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

  • 1.读入数据方式:
      • 1.1cftool函数
      • 1.2cftool中选择
  • 2.选择函数:
  • 3.保存图像:
  • 4.通过函数求解拟合后的值:
  • 小结:

1.读入数据方式:

1.1cftool函数

把两个矩阵放入即可
例如:

[num]=xlsread('D:\系统默认\桌面\数据可视化作业\1 课设\土地利用情况.xlsx', 2)
y_col = 8   % 输入y对应的列x = num(:, 1)
y = num(:, y_col)cftool(x,y)

结果:
在这里插入图片描述

1.2cftool中选择

这些能选到的都是之前定义过的
在这里插入图片描述

2.选择函数:

在这里插入图片描述

工具箱提供的拟合类型有:(参考的其他博主文章)

  • Custom Equations:用户自定义的函数类型;
  • Exponential:指数逼近;
  • Fourier:傅立叶逼近,有7种类型;
  • Gaussian:高斯逼近,有8种类型;
  • Interpolant:插值逼近,有4种类型;
  • Linear Fitting:线性拟合;
  • Polynomial:多项式逼近;
  • Power:幂逼近,有2种类型;
  • Rational:有理数逼近;
  • Smoothing Spline:平滑逼近;
  • Sum of Sin Functions:正弦曲线逼近,有8种类型;
  • Weibull:只有一种,a ∗ b ∗ x ( b − 1 ) ∗ e x p ( − a ∗ x b ) abx(b-1)*exp(-a*xb)a∗b∗x ( b−1)∗exp(−a∗x b );

原文链接

拟合模型、参数、拟合效果
拟合效果:

  • SSE(和方差):拟合误差平方和,接近0,表示与数据拟合的好,但是要小心过拟合;
  • R-Square(确定系数):实测数据与推理数据之间的相关系数平方值,趋近于1较好;
  • RMSE(均方差):预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值,也就是SSE/n;

3.保存图像:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.通过函数求解拟合后的值:

点击生成代码
在这里插入图片描述
获得函数代码如下,将其保存
在这里插入图片描述
在其他脚本文件中使用如下代码可以得到拟合结果:

[fitresult, gof] = createFit(xnnull, ynnull)
fitresult(x_new)	% 这里放入要预测的x值

小结:

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http://www.chinasem.cn/article/618303

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