方法一：多项式拟合polyfit
1 x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9]; 2
3 y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20]; 4 P= polyfit(x, y, 3) %三阶多项式拟合 5
6 xi=0:.2:10; 7
8 yi= polyval(P, xi); %求对应y值 9
10 plot(xi,yi,x,y,'r*');
运行结果：
多项式系数：P =0.1481 -1.4030 1.8537 8.2698
使用matlab中的ploy2sym函数：y=poly2sym(P)
得到y=0.1481 * x^3 + -1.4030 * x^2 +1.8537 * x + 8.2698
方法二：工具箱拟合cftool
1 x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9]; 2 y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20]; 3
4
5 cftool(x,y)
运行结果：
- 拟合类型中我们选择polynominal（多项式），拟合阶数选择3，运行结果中可见R平方值高达0.94，属于比较准确的.
方法三：指定函数拟合
1、已知数据
2、作出散点图，观察
3、拟合
运行结果：