matlab工具箱多元

1. 怎么用matlab进行数据的多元拟合

如何用matlab进行数据的多元函数拟合？

1、拟合前，我们应准备x1,x2,x3,。。。,y的一系列数据

2、将x1,x2,x3,。。。数据赋值给X变量

3、自定义多元函数拟合函数，如func=@(a,x)a(1)*x1+a(2)*x2+a(3)*x3+a(4)，a为拟合系数

4、初定a的初始值，如a0=[0,0,0,0] %其个数必须与拟合显示对应

5、利用nlinfit或lsqcurvefit函数，求其拟合系数。如

[a,r,J]=nlinfit(X,y,func,a0)

这里，a为拟合系数；r为残差；J为Jacobian 矩阵

6、利用nlparci函数，求得拟合系数的置信区间，即

ci = nlparci(p,r,J)

7、计算拟合值，即 yi=func(a,x)

8、计算原数据与拟合数据的相关性，如R²≈1，则认为拟合是合理的。

2. 怎么用matlab进行非线性的多元函数拟合

方法一：抄

1、最常用的是多项式拟合，采用polyfit函数，在命令窗口输入自变量x和因变量y。

3. 请问Matlab的libsvm工具箱如何进行多元回归

这个问题其实非常地简单。
1、在Matlab里面先做这样一小段处理：

data = [
0.5 2 12 26 2 0.0476890000000000
0.5 3 14 28 4 0.0792965000000000
0.5 4 16 30 6 0.106723000000000
0.5 5 18 32 8 0.112500000000000
1 2 14 30 8 0.487650000000000
1 3 12 32 6 0.0955300000000000
1 4 18 26 4 0.336150000000000
1 5 16 28 2 0.202830000000000
1.5 2 16 32 4 1.18260000000000
1.5 3 12 30 2 0.273390000000000
1.5 4 18 28 8 0.784670200000000
1.5 5 14 26 6 0.487695000000000
2 2 18 28 6 1.41230000000000
2 3 16 26 8 0.934150000000000
2 4 14 32 2 0.181100000000000
2 5 12 30 4 1.08280000000000
];

x = data(:,1:end-1);
y = data(:,end);
% 上述处理即是将最后一列作为输出，前n-1列全部作为输入

2. 将 x, y 分别作为输入和输出放入svmtrain函数中训练
3. 再在svmpredict函数中输入x即可得出各个x对应的预测值y
注：这里的原理其实十分简单，在libsvm中其实也是将所有变量都默认为了向量（或矩阵），所以你只管输入的数据结构即可。

4. MATLAB中NETLAB工具箱如何实现预测多元数据是否需要用到其他的工具箱

数据准备：
我们以一组多项式数据为例，进行示例，假如多项式是y=4x^3+3x^2+2产生的数据，x取0到3之间间隔为0.3的数。具体数据如下：

调用工具箱：
关于如何调用工具箱我在其他经验中有详细的介绍，有兴趣的可以查看。
这里我们用命令cftool进行调用拟合工具箱，在MATLAB主窗口中输入 cftool 回车
可以看到如下拟合工具箱界面

拟合操作步骤：
首先我们将要拟合的数据选入到工具箱中，如下图，在红圈处，点击向下三角，分别将要拟合的x y 选入，然后点击右侧的最上方的下三角，然后选择polynomial（ 多项式），下面的degree是阶数，也就是x的最高次数，选择不同的degree，在图的左下角是拟合的结果，包括拟合的系数以及方差相关系数等，右侧是数据点，以拟合曲线。

结果分析：
我们拟合的时候，一般情况下不知道要拟合的多项式是几阶的，我们一般调节degree都是从1逐渐增大，只要精度符合要求，就可以了，并不是精度越高越高。
拟合结果说明：
Linear model Poly3:
f(x) = p1*x^3 + p2*x^2 + p3*x + p4
Coefficients (with 95% confidence bounds):
p1 = 4 (4, 4)
p2 = 3 (3, 3)
p3 = 4.593e-15 (-3.266e-14, 4.185e-14)
p4 = 2 (2, 2)

Goodness of fit:
SSE: 2.386e-28
R-square: 1
Adjusted R-square: 1
RMSE: 5.839e-15
从以上可以看到最终拟合的y关于x的函数为：
f(x)=4*x^3+3*x^2+4.593e-15*x+2
我们可以看到一次项的系数为4.593e-15，实际上就是4.593*10^（-15），这个数量级完全可以认为是0，所以拟合的结果我们认为是：
f(x)=4*x^3+3*x^2+2
这里的方差SSE数量级为10的负28次方，相关系数 R-square=1，说明拟合的结果很好。

5. 如何向MATLAB中添加新工具箱

今天费了好大的劲终于将SVM_SteveGunn添加至我的matlab工具箱内，并且已能成功运行，现在把在添加以及运行中出现的各种问题罗列如下，并一一解决：
1、将下载的svm工具箱添加至matlab安装目录下
1、单独下载的工具箱
2、把新的工具箱拷贝到某个目录（我的是D:softmatlab2011b oolbox）。
注意：你要是添加的很多个m文件，那就把这些m文件直接拷到再下一层你想要的工具箱的文件夹里
例如，我要添加的是支持向量机工具箱，在刚才的文件夹下我已经有svm（支持向量机工具箱）文件夹了，但有的m文件还没有，我就把新的m文件统统拷到D:softmatlab2011b oolbox svm目录下了。如果你连某工具箱（你打算添加的）的文件夹都没有，那就把文件夹和文件一起拷到D:softmatlab2011b oolbox 下。
先把工具箱保存到MATLAB安装目录的根目录下面，然后运行matlab---->file---->set path---->add folder 然后把你的工具箱文件夹添加进去就可以了
3、在matlab的菜单file下面的set path把它（ D:softmatlab2011b oolbox svm ）加上。
4、 把路径加进去后在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache更新一下。

记得一定要更新！我就是没更新，所以添加了路径，一运行还是不行。后来更新了才行。

2、在对svm工具箱进行使用时，发现了'qp.dll 不是有效的 Win32 应用程序 '
问题描述：
mex在不同windows OS下编译的结果，所以我们需要重新编译一下qp.dll
解决方案：
steve gunn 的包下面有一个optimiser 文件夹，把current Diretory目录改为optimiser目录，例如E:matlabProgramSVM_SteveGunnOptimiser，然后运行命令
>> mex -v qp.c pr_loqo.c
命令运行完毕后，你会发现原先的qp.dll变为qp.dll.old，还出现了qp.mexw32，我们把该文件改为qp.dll 复制到工具箱文件夹下。原先的工具箱文件qp.dll可以先改一下名字...
3、我在运行第二步时发现了‘D:SOFTMATLAB~3BINMEX.PL: Error: Compile of 'qp.c' failed. Error using mex (line 206)
Unable to complete successfully.
这个是因为编译器设置的问题，这里需要重新选择设置编译器，设置编译器的方法：
mex -setup(mex和-setup之间要有空格)，然后我选择的VS2010，然后再继续运行步骤2就成功了。

6. matlab需要安装哪些工具箱

至于Matlab工具箱安装中涉及到了Matlab的搜索路径、工作目录、当前路径、用户路径等好多术语。

MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。

MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

(6)matlab工具箱多元扩展阅读：

编程环境：

MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。

随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强，操作更简单。

而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统，极大的方便了用户的使用。简单的编程环境提供了比较完备的调试系统，程序不必经过编译就可以直接运行，而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析。

7. matlab曲线拟合工具箱能做多元非线性回归分析吗只能写程序吗求方法！！

目前，Matlab还不能对多元非线性回归分析。只能用nlinfit函数，lsqcurvefit函数来拟合。其方回法：
x=[。。。];y=[。。。];
fun=inline('a(1)+a(2).*exp(x)','a','x');
a=lsqcurvefit(fun,[a01 a02],x,y)
或
a= nlinfit(x,y,fun,[a01 a02])
[a01 a02] 初值答

8. 如何使用matlab中的工具箱

如果是系统自带的，你可以直接用，如果是外部的或者是自编的你需要先把文件夹拷贝到tools文件夹下，再设置路径。x0dx0aMatlab常用工具箱介绍(英汉对照)x0dx0aMatlab Main Toolbox——matlab主工具箱x0dx0aControl System Toolbox——控制系统工具箱x0dx0aCommunication Toolbox——通讯工具箱x0dx0aFinancial Toolbox——财政金融工具箱x0dx0aSystem Identification Toolbox——系统辨识工具箱x0dx0aFuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱x0dx0aHigher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱x0dx0aImage Processing Toolbox——图象处理工具箱x0dx0aLMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱x0dx0aModel predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱x0dx0aμ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱x0dx0aNeural Network Toolbox——神经网络工具箱x0dx0aOptimization Toolbox——优化工具箱x0dx0aPartial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱x0dx0aRobust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱x0dx0aSignal Processing Toolbox——信号处理工具箱x0dx0aSpline Toolbox——样条工具箱x0dx0aStatistics Toolbox——统计工具箱x0dx0aSymbolic Math Toolbox——符号数学工具箱x0dx0aSimulink Toolbox——动态仿真工具箱x0dx0aSystem Identification Toolbox——系统辨识工具箱x0dx0aWavele Toolbox——小波工具箱x0dx0ax0dx0a例如：控制系统工具箱包含如下功能：x0dx0a连续系统设计和离散系统设计x0dx0a状态空间和传递函数以及模型转换x0dx0a时域响应（脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应）x0dx0a频域响应（Bode图、Nyquist图）x0dx0a根轨迹、极点配置x0dx0ax0dx0a较为常见的matlab控制箱有：x0dx0ax0dx0a控制类：x0dx0ax0dx0a控制系统工具箱(control systems toolbox)x0dx0a系统识别工具箱（system identification toolbox）x0dx0a鲁棒控制工具箱（robust control toolbox）x0dx0a神经网络工具箱（neural network toolbox）x0dx0a频域系统识别工具箱（frequency domain system identification toolbox）x0dx0a模型预测控制工具箱（model predictive control toolbox）x0dx0a多变量频率设计工具箱（multivariable frequency design toolbox）x0dx0ax0dx0a信号处理类：x0dx0a信号处理工具箱（signal processing toolbox）x0dx0a滤波器设计工具箱（filter design toolbox）x0dx0a通信工具箱（communication toolbox）x0dx0a小波分析工具箱（wavelet toolbox）x0dx0a高阶谱分析工具箱（higher order spectral analysis toolbox）x0dx0ax0dx0a其它工具箱：x0dx0a统计工具箱(statistics toolbox)x0dx0a数学符号工具箱（symbolic math toolbox）x0dx0a定点工具箱（fixed-point toolbox）x0dx0a射频工具箱（RF toolbox）x0dx0ax0dx0a1990年，MathWorks软件公司为Matlab提供了新的控制系统模型化图形输入与仿真工具，并命名为Simulab，使得仿真软件进入了模型化图形组态阶段，1992年正式命名为Simulink，即simu（仿真）和link（连接）。matlab7.0里的simulink为6.0版本，matlab6.5里的simulink为5.0版本。x0dx0ax0dx0aMATLAB的SIMULINK子库是一个建模、分析各种物理和数学系统的软件，它用框图表示系统的各个环节，用带方向的连线表示各环节的输入输出关系。x0dx0a启动SIMULINK十分容易，只需在MATLAB的命令窗口键入“SIMULINK”命令，此时出现一个SIMULINK窗口，包含七个模型库，分别是信号源库、输出库、离散系统库、线性系统库、非线性系统库及扩展系统库。x0dx0a1.信号源库x0dx0a包括阶跃信号、正弦波、白噪声、时钟、常值、文件、信号发生器等各种信号源，其中信号发生器可产生正弦波、方波、锯齿波、随机信号等波形。x0dx0a2.输出库x0dx0a包括示波器仿真窗口、MATLAB工作区、文件等形式的输出。x0dx0a3.离散系统库x0dx0a包括五种标准模式：延迟，零-极点，滤波器，离散传递函数，离散状态空间。x0dx0a4.线性系统库x0dx0a提供七种标准模式：加法器、比例环节、积分环节、微分环节、传递函数、零-极点、状态空间。x0dx0a5.非线性系统库x0dx0a提供十三种常用标准模式：绝对值、乘法、函数、回环特性、死区特性、斜率、继电器特性、饱和特性、开关特性等。x0dx0a6.系统连接库包括输入、输出、多路转换等模块，用于连接其他模块。x0dx0a7.系统扩展库x0dx0a考虑到系统的复杂性，SIMULINK另提供十二种类型的扩展系统库，每一种又有多种模型供选择。x0dx0a使用时只要从各子库中取出模型，定义好模型参数，将各模型连接起来，然后设置系统参数，如仿真时间、仿真步长、计算方法等。SIMULINK提供了Euler、RungeKutta、Gear、Adams及专用于线性系统的LinSim算法，用户根据仿真要求选择适当的算法。x0dx0ax0dx0a当然，不同版本的Matlab/Simulink内容有所不同。x0dx0ax0dx0a另外，Simulink还提供了诸如航空航天、CDMA、DSP、机械、电力系统等专业模块库，给快速建模提供了很大的便利。

9. matlab 画图 多元线性回归分析

Matlab中统计工具箱用命令regress实现多元线性回归，用的方法是最小二乘法，基本用法是：

b=regress(Y,X)

Y,X是因变量和自变量，b为回归系数的估计值。

当然，也可以让结果更详细，这个你可以自己查看帮助文档 doc regress

这里使用：

[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)

其中，bint为回归系数的置信区间，r,rint为残差及其置信区间，stats为计算回归模型的统计量。

所以，设房屋销售均价为Y，其余四个变量分别为X1,X2,X3,X4

则代码如下：

clc
clear
x=[];
Y=[];
X=[ones(length(x),1),x];
[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,0.05)

X,Y的数据你填进去就可以了。

10. matlab遗传算法工具箱求解多元函数显示输入参数数目不足求解答，非常感谢

错误的主要原因是你写的函数有问题。函数应该这样来表示：

function y = Test1（x）

a=x(1);b=x(2);

y=a+b;

end

使用优化工具箱，选择ga，运行可以得到如下结果