1、在新建的脚本文件编辑框键入以下代码
clear
clc
%产生数据
x=-20:2:20;
y=3*x.^2-4*x-5;%待拟合多项式
plot(x,y)
产生实验数据，数据为
x=02468101214161820;
y=-5-127791552553795276998951115;
1、首先，在APP选项框中打开Curve fitting工具。工具位置以及打开结果如下
2、其次，输入待拟合的x和y数据，如下。输入之后，系统会根据默认的选项进行自动拟合，不过，这一般并不符合我们的需求。
3、因此，需要根据自己的需要更改拟合方式。本例中，所需的拟合方式为多项式拟合，选择过程如下
4、更改多项式拟合的拟合次数
5、观察评价指标，以确定该拟合是否符合自己的要求，如果不符合，继续更改。下图是本例中的拟合结果，以及其评价指标。从图中可以看出，SSE(和方差、误差平方和), MSE(均方差、方差), RMSE(均方根、标准差), R-square(确定系数)等评价目标均有很高的拟合精度。
