数据拟合

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这段代码通过一次函数对给定的数据进行拟和，并绘制原始数据与拟和曲线的图像。下面是对代码的解释：
x = 1:8;
y = [15.3,20.5,27.4,36.6,49.1,65.6,87.8,117.6];
y1 = log(y);
n = 1; % 表示用一次函数拟和
m = length(x);
: }# t6 S2 n9 o0 Y# a! kA = zeros(m, n+1);

% 构建矩阵 A
for i = 1:n+1
    A(:,i) = x.^(i-1)';
end
/ U. |# @7 g' C! h
9 K3 e# q" M) N0 t% 计算矩阵 B 和向量 C
B = A' * A;
C = A' * y1';

9 E8 W5 J' a9 }% ~  M4 [/ w% 求解参数向量 re
re = B \ C;
( }- t0 r: k9 \
6 O; c) f* A9 _3 p, ~! {% 计算拟和曲线
5 e& g6 ]& j8 n4 Da = exp(re(1));
b = re(2);
Y = a * exp(b * x);
( \; A4 S7 d/ E% Z9 }; d" N1 m
9 w, D# M6 a# |) G1 d  i% 计算拟合误差
6 d* ~  P9 f# b1 {; K/ W' |/ Ferr = norm(Y - y, 2);

% 绘图
plot(x, y, 'r+', x, Y, 'g');
$ F' S; ?( p- K" C  }; D5 |5 \xlabel('x');
ylabel('y');
3 x# f  {8 X8 s' f9 }$ mlegend('原始数据', '拟和曲线');

. s  T  ?) @$ Y; j  B) r/ S% 输出拟合参数和拟合误差
disp('拟合参数:');
* P/ A- ~0 N$ vdisp(['a = ', num2str(a)]);
( @" b" X6 i% |; R, @8 {disp(['b = ', num2str(b)]);
disp(['拟合误差 (L2 范数): ', num2str(err)]);

  g2 x+ P+ [* {: M3 `9 j% r这段代码使用一次函数 (Y = a \cdot e^{b \cdot x}) 对给定数据进行拟和。通过最小二乘法，计算了参数 (a) 和 (b) 的值，然后计算拟和曲线 (Y)。最后，绘制了原始数据和拟和曲线的图像，并输出了拟合参数和拟合误差。
2 C  T5 g7 e6 t$ ?  e
2 d7 O8 v7 E1 n5 h  x