Matlab数据拟合详解

数学建模里的数据拟合，真的是绕不开的核心环节。Matlab 的 polyfit 函数就挺好用的，能搞定从线性到六次多项式的各种拟合需求。写个几行代码，像polyfit(x, y, 3)这样，快就能看到效果，效率高得。

多项式拟合之外，指数函数拟合也挺常见的。思路是先对数据取对数，让它变线性，再用polyfit搞定，记得做指数还原。听起来有点绕，其实用过一次就懂，挺有成就感的。

图像可视化也是个亮点。plot、hold on、scatter这些函数组合起来，用来比对原始数据和拟合曲线，直观。比如刀具磨损的案例，拟合出来的线性函数能帮你看清磨损速度的趋势，适合做参数优化。

不过也得注意，多项式阶数别选太高，容易过拟合。数据点跟得太紧，新数据一来就崩了。一般三阶、四阶就够用，六阶除非复杂场景，不然真没必要。

还有一点蛮重要的：数据质量。垃圾进，垃圾出。拟合再好，数据太偏就白搭。你要是做建模比赛或者搞点工程优化，先把数据清洗干净，再开搞拟合，效果会靠谱。

如果你平时用 Matlab 比较多，又刚好在做拟合相关的项目，那这份资源真的可以看一看。要是你对拟合算法底层逻辑感兴趣，还可以顺手看看用 C 语言写的 polyfit 源码。