通常，我们做实验或者一些其他手段得到的数据并不是连续的、大量的，当我们需要从有限的数据中得到其中的关系时，经常用到的手段是将其进行拟合。在Matlab中，有polyfit（）函数可以方便我们对数据进行多项式拟合，还有lsqcurvefit（）函数进行最小二乘多项式进行拟合。我们以两个实例进行说明。
工具/原料
Matlab软件
数据准备
1、我们利用一个函数来y=5*x.^2+7*cos(x)-15*x；来生成一组数据键入以下代码clearclcx=linspace(1,8,20);y=5*x.^2+7*cos(x)-15*x;plot(x,y,'o')生成的数据图如图
2、首先，我们使用polyfit（）函数进行数据拟合，其使用格式为P=polyfit(x,y,5);上面的代码中，P是拟合之后的多项式各项系数，x是待拟合数据的X轴数据，y是待拟合数据的Y轴数据，5是我们想要拟合的几阶的多项式，如果是4的话就是说我们拟合出来的多项式是四阶的。如图所示，就是5阶的多项式系数，一个6个数据
6、将拟合出来的结果绘制图像，使用如下代码hold onplot(x,func(b,x));运行结果如图
