plot(x0,y0,'o',x,y1,'r-',x,y2,'b-',x,y3,'k-',x,y4,'g-','LineWidth',1.2,'markersize',4) set(gca,'FontName','Times New Roman','FontSize',9); legend('\fontname{宋体}数据点','linear','spline','nearst','scubic','location','West') legend boxoff; 结果可以看出最近项...
在摆心图上叠加圆和圆心。 circle_theta=pi/3:0.01:pi*2/3;x_fit=circle_radius*cos(circle_theta)+xc;y_fit=circle_radius*sin(circle_theta)+yc;plot(x_fit,y_fit,'b-');plot(xc,yc,'bx','LineWidth',2);plot([xcx(1)],[ycy(1)],'b-');text(xc-110,yc+100,sprintf('Pendulum le...
plotfit函数使用 plot是画图函数 polyval是求值函数 polyfit是曲线拟合函数 polyfit用于多项式曲线拟合 p=polyfit(x,y,m) 其中, x, y为已知数据点向量, 分别表示横,纵坐标, m为拟合多项式的次数, 结果返回m次拟合多项式系数, 从高次到低次存放在向量p中. y0=polyval(p,x0) 可求得多项式在x0处的值y0 clc;...
plotfit(net,x,t) Input Arguments collapse all Input network, specified as a network object. To create a network object, use for example,feedforwardnetornarxnet. Network inputs, specified as a matrix or cell array. Network targets, specified as a matrix or cell array. ...
首先利用命令plot(x,y,'r*')画出散点图,从图形可以看出,这些点大致分布在一条直线的左右,因此,可以考虑一元线性回归。可编制程序如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 y=[143145146147149150153154155156157158159160162164];x=[8885889192939395969897969899100102];n=16;X=[ones(n,1),x'];[b,...
Linear model Poly1: f(x) = p1*x + p2 Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = 2.095 (1.886, 2.304)%表明p1有95%的可能性落在[1.886,2.304]这个区间 p2 = -1.055 (-2.072, -0.03775) Goodness of fit: SSE: 5.728%误差平方和 ...
Matlab可以使用fitrsvm创建回归支持向量机模型。fitrsvm在中低维预测变量数据集上训练或交叉验证支持向量机(SVM)回归模型。 fitrsvm支持使用内核函数映射预测变量数据,并支持通过二次编程实现目标函数最小化。要在高维数据集(即包含许多预测变量的数据集)上训练线性SVM回归模型,请改用fitrlinear。
f = fit([T.x, T.y],T.z,'linearinterp'); plot( f, [T.x, T.y], T.z ) Create Fit Options and Fit Type Before Fitting Copy Code Copy Command Load and plot the data, create fit options and fit type using the fittype and fitoptions functions, then create and plot the fit. ...
plot(f,x,y); 运行结果: [csharp]view plaincopy x=[1;1.5;2;2.5;3];y=[0.9;1.7;2.2;2.6;3]; p=fittype('poly1') f=fit(x,y,p) plot(f,x,y); p= LinearmodelPoly1: p(p1,p2,x)=p1*x+p2 f= LinearmodelPoly1: f(x)=p1*x+p2 ...
Fit a first degree polynomial to the data. Get x = 1:50; y = -0.3*x + 2*randn(1,50); p = polyfit(x,y,1); Evaluate the fitted polynomial p at the points in x. Plot the resulting linear regression model with the data. Get f = polyval(p,x); plot(x,y,'o',x,f,'...