克里金插值（Kriging）在MATLAB中的实现（克里金工具箱）

一，直接献上克里金插值MATLAB工具箱
链接：https://pan.baidu.com/s/1p0lt2G8KQ-els7Dyw5jPFg
提取码：wcss

下载后将该程序添加到MATLAB安装文件夹中的/toolbox下，然后在设置路径中添加该程序文件为默认路径即可调用程序。
资源中内附程序使用说明PDF。

二、本人实际操作代码如下所示，标注如下

load data1  %载入数据
S=data1(:,1:2);
Y=data1(:,3);
%模型参数设置，无特殊情况不需修改，见说明书
theta = [10 10]; lob = [1e-1 1e-1]; upb = [20 20];
%变异函数模型为高斯模型
[dmodel, perf] = dacefit(S, Y, @regpoly0, @corrgauss, theta, lob, upb);
%创建一个40*40的格网，标注范围为0-100，即格网间距为2.5
%S存储了点位坐标值，Y为观测值
X = gridsamp([0 0;100 100], 40);     
% X=[83.731	32.36];     %单点预测的实现
%格网点的预测值返回在矩阵YX中，预测点的均方根误差返回在矩阵MSE中
[YX,MSE] = predictor(X, dmodel);    
X1 = reshape(X(:,1),40,40); X2 = reshape(X(:,2),40,40);
YX = reshape(YX, size(X1));         %size(X1)=40*40
figure(1), mesh(X1, X2, YX)         %绘制预测表面
hold on,
plot3(S(:,1),S(:,2),Y,'.k', 'MarkerSize',10)    %绘制原始散点数据
hold off
figure(2),mesh(X1, X2, reshape(MSE,size(X1)));  %绘制每个点的插值误差大小

三、运行效果展示
运行上述代码后得到插值表面图如下所示。

拟合误差值（均方根误差）如下图所示：