表面适配到Franke数据
曲线拟合应用程序提供了来自Franke的Bivariate测试功能生成的一些示例数据。此数据适用于在曲线拟合应用程序中尝试各种拟合设置。
要加载示例数据并创建、比较和导出曲面匹配，请遵循以下步骤:
要加载要在曲线拟合应用程序中使用的示例数据，输入
装载弗朗克在MATLAB®命令行。变量X那y,Z.出现在您的工作区中。示例数据由Franke的二元测试函数生成，添加了噪声和缩放，以创建适合的数据，用于在Curve Fitting app中尝试各种拟合设置。关于Franke函数的详细信息，请参见以下文章:
《离散数据插值:若干方法的检验》，《计算数学》38(1982)，第181-200页。
要将数据划分为拟合和验证数据，请输入以下语法：
十五= x (200:293);青年志愿= y (200:293);zv = z (200:293);x = x (1:199);y = y (1:199);z = z (1:199);
使用下面的示例数据拟合曲面:
打开曲线拟合应用程序。进入
cftool.,或者选择曲线拟合在应用选项卡。选择变量
X那y,Z.在曲线拟合应用程序交互式。
或者，您可以在输入时指定变量
cftool (x, y, z)打开曲线拟合应用程序（如有必要）并创建默认合适。
曲线拟合应用程序在选择变量时绘制数据点。当你选择
X那y,Z.，该工具会自动创建默认表面合适。默认合适是通过数据点传递的内插曲面。
试试低合身的衣服。选择
洛斯从曲线拟合应用程序的下拉列表中拟合类型。
曲线拟合应用程序创建一个局部平滑回归拟合。
尝试改变适合的设置。进入
10.在跨度编辑框。通过将跨度从默认减少到数据点总数的10%，您可以生成一个更接近数据的曲面。span定义了工具箱用来确定每个平滑值的相邻数据点。
编辑适合名称到
平滑的回归．如果在步骤2中将数据划分为拟合和验证数据，请选择此验证数据。使用验证数据通过将其与不用于拟合的其他数据进行比较来帮助您检查您的表面是一个好的模型。
选择适合>指定验证数据．将打开“指定验证数据”对话框。
在下拉列表中选择验证变量X输入那Y输入,Z输出：
十五那青年志愿,zv．
在图中查看您所选择的验证数据和验证统计信息（SSE和RMSE）结果窗格和窗格适合表．
通过复制当前表面的适合度来创建另一个适合度来进行比较。要么选择适合>复制“平滑回归”，或右键单击适合表，选择重复的
该工具以相同的拟合设置，数据和验证数据创建新的适合图。它还将新行添加到底部的适合表。
将适合类型更改为
多项式并编辑适合名称多项式．
改变degr的X和y到
3.，在两个维度上拟合一个三次多项式。查看x和y轴上的刻度，并阅读警告信息结果面板:
方程很糟糕。删除重复的数据点或尝试居中和缩放。
选择中心和比例复选框，以对x和y的比例差异进行规范化和校正。
归一化表面适合从中移除警告消息结果窗格。
看着那（这结果窗格。您可以查看(如果需要，也可以复制):
该模型方程
估计系数的值
拟合优度统计
验证统计的优点
线性模型Poly33：F（x，y）= p00 + p10 * x + p01 * y + p20 * x ^ 2 + p11 * x * y ... + p02 * y ^ 2 + p30 * x ^ 3 + p21 *X^2*y + p12*x*y^2 + p03*y^3 where x is normalized by mean 1977 and std 866.5 and where y is normalized by mean 0.4932 and std 0.29 Coefficients (with 95% confidence bounds): p00 = 0.4359 (0.3974, 0.4743) p10 = -0.1375 (-0.194, -0.08104) p01 = -0.4274 (-0.4843, -0.3706) p20 = 0.0161 (-0.007035, 0.03923) p11 = 0.07158 (0.05091, 0.09225) p02 = -0.03668 (-0.06005, -0.01332) p30 = 0.02081 (-0.005475, 0.04709) p21 = 0.02432 (0.0012, 0.04745) p12 = -0.03949 (-0.06287, -0.01611) p03 = 0.1185 (0.09164, 0.1453) Goodness of fit: SSE: 4.125 R-square: 0.776 Adjusted R-square: 0.7653 RMSE: 0.1477 Goodness of validation: SSE : 2.26745 RMSE : 0.155312
要将此适合信息导出到工作区，请选择适合>保存到工作空间．执行此命令还会输出其他信息，如观测值和参数的数量、残差和拟合的模型。
您可以将拟合模型作为一个函数来进行预测或在X和y值处评估曲面将Fit导出到工作区．
显示残差图以检查相对于表面的点的分布。单击工具栏按钮
或选择看法>残差情节．
右键单击残差绘图以选择转到X-Z视图．X-Z视图不是必需的，但该视图更容易看到并移除异常值。
要删除异常值，请单击工具栏按钮
或选择工具>排除异常值．当您将鼠标光标移动到绘图时，它会变成一个十字线，以显示您处于离群值选择模式。
单击要在曲面图或残差图中排除的点。或者，单击并拖动以定义一个矩形并删除所有包围点。
删除的情节点在情节中显示为红星。
如果你有自动契合选中时，曲线拟合应用程序将修正没有点的曲面。否则，可单击适合修复表面。
若要返回旋转模式，请单击工具栏按钮
再次关闭排除异常值模式。
要将您的适合并排进行比较，请使用瓷砖工具。选择窗户>左/右瓷砖，或使用工具栏按钮。
查看信息适合表．比较所有适合的统计数据，以确定哪个是最好的。
要保存您的交互式表面装配会话，请选择文件>保存会话．您可以保存和重新加载要访问多个适合的会话。会话文件包含会话中的所有符合和变量，并记得您的布局。
在交互式创建和比较适合之后，您可以在曲线拟合应用程序会话中为所有适合和绘图生成代码。选择文件>生成代码．
曲线配件应用程序从您的会话生成代码，并在MATLAB编辑器中显示该文件。该文件包括当前会话中的所有符合和绘图。
使用默认名称保存文件，
Createfits.m.．您可以通过从命令行调用文件（使用原始数据或新数据作为输入参数）来重新创建您的契合和图。在这种情况下，您的原始变量仍然显示在工作区中。
突出显示并评估文件的第一行（不包括单词）
函数）。右键单击并选择评估,按F9.，或复制并粘贴以下命令行:[fitresult，gof] = createfits（x，y，z，xv，yv，zv）
该函数为您在会话中遇到的每个符合函数创建一个图形窗口。观察到多项式适合图显示了您在曲线拟合应用中交互地创建的表面和残差图。
如果您愿意，您可以使用生成的代码作为起点，更改曲面适合和绘图，以满足您的需要。有关可以使用的方法列表，请参见
SFIT.．
有关用于比较适合的所有拟合设置和工具的更多信息，请参阅：
你也可以从以下列表中选择一个网站:
