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：
8 L( D  g8 W+ p$ Nx = 1:8;
8 h5 d7 v. p) B6 i. C& q) Z9 W$ My = [15.3,20.5,27.4,36.6,49.1,65.6,87.8,117.6];
7 M$ m5 P5 \1 X/ v; ?y1 = log(y);
n = 1; % 表示用一次函数拟和
4 R  I7 ~- U. Km = length(x);
2 _4 b0 Z9 k7 hA = zeros(m, n+1);
! }' k7 i3 s3 |6 Z* J9 Q
% 构建矩阵 A
1 j6 J) ~; P6 @  Yfor i = 1:n+1
    A(:,i) = x.^(i-1)';
end

! k" C6 T' l6 S2 ~2 g% 计算矩阵 B 和向量 C
7 V/ y4 J/ H- Z( \, `B = A' * A;
) n0 _( l0 L7 B/ q$ PC = A' * y1';
- J$ t' }' J8 w
% 求解参数向量 re
) I: ^, [' b! b8 i* z- V: Vre = B \ C;

% 计算拟和曲线
a = exp(re(1));
b = re(2);
Y = a * exp(b * x);
2 R* h5 ]/ x: T3 @
% 计算拟合误差
' h# p/ y% \4 o2 u9 M' eerr = norm(Y - y, 2);
) T. H" A0 m/ n# O8 [8 h, W' D
% 绘图
2 x1 t) h# H) b! v, O/ ]plot(x, y, 'r+', x, Y, 'g');
xlabel('x');
2 P/ u4 a+ Z4 D) K( W. [ylabel('y');
) Z% Y! `8 n* u' t6 J5 w# g  T7 ylegend('原始数据', '拟和曲线');
- \  w+ ^/ x0 \2 W8 n
% 输出拟合参数和拟合误差
disp('拟合参数:');
disp(['a = ', num2str(a)]);
$ E" m" N8 U) a' {5 O8 \+ o5 Odisp(['b = ', num2str(b)]);
! ~. O: U, K9 ldisp(['拟合误差 (L2 范数): ', num2str(err)]);

6 \6 G. o! a. V0 U! e9 b2 K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。