散点图拟合曲线的算法叫什么

A. matlab拟合离散点曲线

问题分析

1、从数据看，与椭圆的形状吻合不是很好，尤其是短轴部分明显凹入。

2、拟合的基本思路是，使用长半轴a、短半轴b和倾角Q作为参数描述椭圆方程（进一步还可以考虑圆心不在原点，再增加两个参数），然后通过优化，目标是使得所有已知点到椭圆的总距离最短。

3、关于点到椭圆的最短距离，有很多讨论，都非常复杂，并不实用。这里采用在椭圆上取足够多的点然后直接计算的距离的方式。

4、拟合得到椭圆参数后，面积S=πab直接计算，主轴和X轴的夹角为拟合得到的数据，而关于椭圆的X最大值对应的X,Y坐标的计算，可以把点取密集一些，直接求最大值，也可以对X求导数，然后解X'=0得到对应的t，再计算X、Y。

参考代码

functionzd
X=[0.48,1.58,2.428,3.032,3.36,3.368,2.92,2.172,1.368,0.512,-0.436,0.876,-0.48,-1.58,-2.428,-3.032,-3.36,-3.368,-2.92,-2.172,-1.368,-0.512,0.436,0.48];
Y=[0.752,1.8572,2.39,2.24,1.766,0.8828,0.0572,-0.3136,-0.472,-0.6064,-0.7864,-0.2804,-0.752,-1.8572,-2.39,-2.24,-1.766,-0.8828,-0.0572,0.3136,0.472,0.6064,0.7864,0.752];
clf
plot(X,Y,'x')
holdon
c=lsqcurvefit(@curve,[3.51.530*pi/18000],[X;Y],X*0)
a=c(1);
b=c(2);
Q=c(3);
T=linspace(0,2*pi,100);
x1=a*cos(T);
y1=b*sin(T);
x=x1*cos(Q)-y1*sin(Q);
y=x1*sin(Q)+y1*cos(Q);
plot(x,y,'r--')
%椭圆的面积
S=pi*a*b
%椭圆的X最大值对应的X,Y坐标
t=fzero(@(t)-a*cos(Q)*sin(t)-b*sin(Q)*cos(t),0);
x=a*cos(t)*cos(Q)-b*sin(t)*sin(Q)
y=a*cos(t)*sin(Q)+b*sin(t)*cos(Q)
plot(x,y,'mo')
legend('原始数据','拟合曲线','X最大值',4)
%椭圆的主轴和X轴的夹角
Q=Q*180/pi

functionf=curve(c,xy)
a=c(1);
b=c(2);
Q=c(3);
t=linspace(0,2*pi,500);
x1=a*cos(t);
y1=b*sin(t);
x=x1*cos(Q)-y1*sin(Q)+c(4);
y=x1*sin(Q)+y1*cos(Q)+c(5);
f=xy(1,:)*0;
fori=1:length(xy)
f(i)=min(sqrt((xy(1,i)-x).^2+(xy(2,i)-x).^2));
end

结果

程序输出：

c=
3.47941.48090.5155-0.00660

S=
16.1875

x=
3.1141

y=
1.3654

Q=
29.5357

也就是说a=3.48，b=1.48，Q=29.5度，S=16.2，如图所示。

B. 在EXCEL如何将散点拟合为曲线

所谓拟合曲线，就是有两列数据。
将两列数据生成为图表，x一列，y一列。
类型为散点图。
生成图表后，选中数据曲线，添加趋势线。
看你的数据符合那种拟合类型。
选择对应的类型就ok了。
选项里面还有显示公式，显示r等选项。
具体的含义参考：数值计算方法
一类的书。

C. matlab画散点图并拟合函数曲线

画法如下：
在输入栏分别输入x=[...............],y=[.........................]
matlab的开始菜单start->toolboxes->cirve
fitting->cirve
fitting
tool，
点data选择x和y数据，对应自己的数据，点cirve
fitting
tool界面的fitting按钮，里面好几个可以拟合的函数。可以自动生成曲线，得到系数，分析误差。

D. MATLAB画散点图和二次函数拟合

x=[37 37.5 38 38.5 39 39.5 40 40.5 41 41.5 42 42.5 43];
y=[3.4 3 3 2.27 2.1 1.83 1.53 1.7 1.8 1.9 2.35 2.54 2.9];
p=polyfit(x,y,2); % 拟合出的二次函数的系数
ye=y-polyval(p,x); % 计算误差
ye2s=sum(ye.^2); % 误差的平方和
disp(sprintf('误差的平方和=%d',ye2s));

xx=linspace(min(x),max(x)); % 绘图用到的点的横坐标
yy=polyval(p,xx); % 拟合曲线的纵坐标
plot(x,y,'o',xx,yy); % 绘图，原始数据+拟合曲线
legend('原始数据','拟合曲线'); % 图示

s=char(vpa(poly2sym(p,'x'),5)); % 二次函数式转换为字符串，vpa转换小数，保留5位有效数字
title(['y=' s]);

E. matlab已知散点图如何拟合

在输入栏分别输入x=
,y=
matlab的开始菜单start-toolboxes-cirvefitting-cirvefittingtool，然后点data选择x和y数据，对应你自己的数据就好了，然后点cirvefittingtool界面的fitting按钮，里面好几个可以拟合的函数。可以自动生成曲线，得到系数，分析误差。有问题可以继续追问

F. excel曲线拟合采用的算法

最小二乘法是一种数学方法,用于曲线拟合.二乘,就是平方,是早年翻译的沿用.
当在实验中获得自变量与因变量的一系列对应数据,(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...(xn,yn)时,要找出一个已知类型的函数,y=f(x) ,与之拟合,使得实际数据和理论曲线的离差平方和:∑[yi-f(xi)]^2（从i=1到i=n相加）为最小.
这种求f(x)的方法，叫做最小二乘法。
求得的函数y=f(x)常称为经验公式,在工程技术和科学研究的数据处理中广泛使用.最普遍的是直线(一次曲线)拟合,在现代质量管理上,对散布图的相关分析上也用此法.
是否可以解决您的问题？

G. origin如何做出平滑的点线图

操作如下：

1、Origin 作图黄金原则：想修改什么就直接双击什么。你想修改线，那就直接双击它。在弹出的 Plot Details 对话框中，选择 Line 选项卡，在 Connect 下拉菜单中选择 Spline，如下图所示：

Origin的相关简介：

Origin是由OriginLab公司开发的一个科学绘图、数据分析软件，支持在Microsoft Windows下运行。Origin支持各种各样的2D/3D图形。Origin中的数据分析功能包括统计，信号处理，曲线拟合以及峰值分析。

Origin中的曲线拟合是采用基于Levernberg-Marquardt算法（LMA）的非线性最小二乘法拟合。Origin强大的数据导入功能，支持多种格式的数据，包括ASCII、Excel、NI TDM、DIADem、NetCDF、SPC等等。图形输出格式多样，例如JPEG，GIF，EPS，TIFF等。内置的查询工具可通过ADO访问数据库数据。

H. 曲线拟合一般有哪些方法

曲线拟合一般方法包括：

1、用解析表达式逼近离散数据的方法

2、最小二乘法

拓展资料：

实际工作中，变量间未必都有线性关系，如服药后血药浓度与时间的关系;疾病疗效与疗程长短的关系;毒物剂量与致死率的关系等常呈曲线关系。曲线拟合(curve fitting)是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。

最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

I. matlab拟合曲线的方法有几种

matlab最常用拟合曲线的函数有：
1、regress（）和polyfit（）适用于线性函数的拟合
2、lsqcurvefit（）和nlinfit（）适用于较复杂的非线性函数的拟合
3、fit（）适用于最常用函数的拟合，如指数函数，傅立叶函数、高斯函数、多项式函数、幂函数、有理函数等等。类似于cftool工具箱。

J. matlab画散点图并拟合函数曲线

创立一个M文件然后根据plot函数输入编码

x=[54.967.978.089.9108.6];

y1=[2.44.05.56.99.7];

y2=[2.13.44.75.98.5];

y3=[1.11.82.63.24.4];

y4=[0.71.11.52.02.7];

plot(x,y1,'-o',x,y2,'-o',x,y3,'-o',x,y4,'-o')

就可以做出图像

可以根据图像明白如果要拟合成多项式则它的阶次为1

根据polyfit（x,y1,1）函数来拟合就可以

比如拟合x与y1则编码为p1=polyfit(x,y1,1)