目录
1.插值与拟合区别:
2.最小二乘法
3.评论拟合的好坏
4.拟合工具箱cftool
5.自己模拟数据进行演示
1.插值与拟合区别:
插值,要求每个数据都在f(x)上
拟合,保证误差足够小,是得到一个确定的曲线
2.最小二乘法
y=kx+b
clear;clc
load data1
plot(x,y,'o')
% 给x和y轴加上标签
xlabel('x的值')
ylabel('y的值')
n = size(x,1);
k = (n*sum(x.*y)-sum(x)*sum(y))/(n*sum(x.*x)-sum(x)*sum(x))
b = (sum(x.*x)*sum(y)-sum(x)*sum(x.*y))/(n*sum(x.*x)-sum(x)*sum(x))
hold on % 继续在之前的图形上来画图形
grid on % 显示网格线
f=@(x) k*x+b;
fplot(f,[2.5,7]);
legend('样本数据','拟合函数','location','SouthEast')
画出y=kx+b的函数图像 plot(x,y)
传统的画法:模拟生成x和y的序列,比如要画出[0,5]上的图形
xx = 2.5: 0.1 :7 % 间隔设置的越小画出来的图形越准确
yy = k * xx + b % k和b都是已知值
plot(xx,yy,'-')
匿名函数的基本用法:handle = @(arglist) anonymous_function
其中handle为调用匿名函数时使用的名字。
arglist为匿名函数的输入参数,可以是一个,也可以是多个,用逗号分隔。
anonymous_function为匿名函数的表达式。
举个小例子
z=@(x,y) x^2+y^2;
z(1,2)
ans = 5
fplot函数可用于画出匿名一元函数的图形。
fplot(f,xinterval) 将匿名函数f在指定区间xinterval绘图。xinterval = [xmin xmax] 表示定义域的范围
3.评论拟合的好坏
**注意:R^2只能用于参数为线性的函数
eg:
y=a+bx^2是线性函数:没有a^2和ab
Y=a+bx+cx^2,Y=exp(a+bx),神经网络是线性函数
y_hat = k*x+b; % y的拟合值
SSR = sum((y_hat-mean(y)).^2) % 回归平方和
SSE = sum((y_hat-y).^2) % 误差平方和
SST = sum((y-mean(y)).^2) % 总体平方和
SST-SSE-SSR % 5.6843e-14 = 5.6843*10^-14 matlab浮点数计算的一个误差
R_2 = SSR / SST
4.拟合工具箱cftool
APP->curve fitting tool
5.自己模拟数据进行演示
补充:
randn(n):产生n*n矩阵均值为0方差为1的正态分布随机矩阵
eye(n):创建n*n单位矩阵(主对角线上的元素均为1,除此以外全都为0)
ones(n):创建n*n全1矩阵
ones(m,n):创建m*n全1矩阵
zeros(m,n):创建n*n全0矩阵文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-435271.html
rand(m,n):在[0,1]区间内创建一个n*n均匀分布的随机矩阵文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-435271.html
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