Este blog explicará cómo trazar la línea de mejor ajuste en MATLAB usando el polifit() función.
¿Cómo trazar la línea de mejor ajuste en MATLAB?
El trazado de la línea de mejor ajuste en MATLAB se puede hacer fácilmente usando el integrado polifit() función. Esta función se utiliza para la aproximación de datos ajustando la curva en los puntos de datos dados. La función toma múltiples argumentos, incluidos los puntos de datos y el grado del polinomio. El polifit() genera un vector de coeficientes que se utiliza para evaluar un polinomio en cualquier punto.
Si tenemos n puntos de datos, es posible escribir el polinomio que tiene un grado menor que n-1 que puede o no pasar por todos los puntos de datos, usando el polifit() función.
Sintaxis
El polifit() La función tiene varias sintaxis que se pueden usar en MATLAB para realizar tareas de ajuste de curvas:
p = poliajuste ( x,y,n )
[ PD ] = polifit ( x,y,n )
[ p,s,mu ] = polifit ( x,y,n )
Aquí:
La función p = polyfit(x,y,n) proporciona los coeficientes para el polinomio p(x) que tiene un grado n que produce la línea de mejor ajuste usando el método de mínimos cuadrados para los datos en y. La p tiene una longitud n+1, y los coeficientes de la p tienen potencias en orden descendente.
La función [p,S] = polyfit(x,y,n) da la estructura S, que se puede utilizar en el polival () funcionar como un argumento para obtener estimaciones de error.
La función [ pag , S , en ] = poliajuste ( x , y , norte ) devuelve mu como un vector con dos elementos que tienen valores para centrar y escalar. El En 1) es equivalente a media(x) , mientras en 2) es igual a estándar (x) . Con estas opciones, polifit() ajusta x para que su salida de valor cero tenga la desviación estándar unitaria.
Ejemplos
Siga los ejemplos dados para entender el funcionamiento del polifit() función para trazar la línea de mejor ajuste en MATLAB.
Ejemplo 1: ¿Cómo trazar la línea de mejor ajuste en MATLAB usando la función polyfit(x, y, n)?
Este ejemplo primero crea un vector x que tiene 11 elementos espaciados uniformemente contenidos en el intervalo [0, 20]. Luego encuentra valores de y correspondientes a todas las x usando la función de error yarda(x) . Después de eso, utiliza el polifit() función para ajustar el polinomio de noveno grado en los puntos de datos dados. Por último, traza los resultados de la evaluación del polinomio con una cuadrícula más fina.
x = [ 0 : 2 : 20 ] ';y = herencia(x);
p = polyfit(x,y,9);
f = polivalente(p,x);
parcela(x,y,' O ',x,f,' - ')
Ejemplo 2: ¿Cómo trazar la línea de mejor ajuste en MATLAB usando la función [p, S]= polyfit(x, y, n)?
Este código de MATLAB primero crea un vector x con 11 elementos espaciados uniformemente contenidos en el intervalo [0, 20]. Luego encuentra valores de y correspondientes a todas las x usando el sin(x) función. Después de eso, utiliza el polifit() función para ajustar el polinomio de décimo grado en los puntos de datos dados. Por último, traza los resultados de la evaluación del polinomio con una cuadrícula más fina.
x = [ 0 : 2 : 20 ] ';y = sin(x);
[p,S] = polyfit(x,y,10)
f = polivalente(p,x);
parcela(x,y,' O ',x,f,' - ')
Conclusión
MATLAB incluye un integrado polifit() función para trazar la línea de mejor ajuste. Esta función nos permite aproximar los datos ajustando la curva en los puntos de datos dados. Si tenemos n puntos de datos, el polinomio que tiene un grado menor que n-1 puede dar la mejor aproximación para los n puntos de datos dados. Esta guía nos ha proporcionado información sobre el ajuste de curvas y nos ayuda a comprender cómo trazar la línea de mejor ajuste en MATLAB.