拟合工具箱cftool

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：

1.2cftool中选择

这些能选到的都是之前定义过的

2.选择函数：

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*x}b)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：

4.通过函数求解拟合后的值：

点击生成代码

获得函数代码如下，将其保存

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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