本资源提供一个简洁实用的MATLAB工具包，用于实现各种类型的数据曲线拟合。通过最小二乘法原理优化多项式及其他函数模型以适应给定数据集，助力用户便捷高效地完成数据分析与预测任务。
最小二乘法曲线拟合的Matlab程序非常方便用户使用,直接按提示操作即可；这里我演示一个例子：请以向量的形式输入x,y。例如：
x=[1,2,3,4]
y=[3,4,5,6]
通过下面的交互式图形，你可以事先估计一下你要拟合的多项式的阶数，方便后面的计算。
使用polytool()函数，在打开的界面中于[Degree]框输入你想要设定的多项式次数。例如：
右击左下角的[Export]输出当前设置。
接下来进行实际数据拟合时，若在交互界面上选择了一个过高的阶次（如m = 4），可能会收到警告信息提示该多项式不唯一，因为所选阶数大于现有的数据点数量。
程序将计算并显示多项式的系数。例如：
a = [0.02, -0.2, 0.7, 0, 2.5]
同时输出拟合结果的统计信息包括剩余平方和、标准误差以及相关指数等。
最后，用户可以输入特定的数据点以获取对应的函数值预测。
例如：输入插值点 x0 = 3，则程序会返回该点处y的估计值 y0 = 5.00。
5星
