1、选择拟合函数：根据数据的特点和需要，选择合适的拟合函数，如多项式拟合、指数拟合、正弦拟合等。 使用MATLAB内置函数进行拟合：MATLAB提供了许多内置函数，如`polyfit`、`fit`等，可以根据选择的拟合函数选择合适的函数进行拟合。
2、要兼顾三组数据，在试验条件不变的情况下，可对三组数据取平均值后再拟合。如：a1=[x1，y1]；a2=[x2，y2]；a3=[x3，y3]；假设x1，x2，x3，y1，y2，y3是列向量且元素个数相等，x=mean（[x1，x2，x3]，2）；y=mean（[y1，y2，y3]，2）；a=[x，y]；再对x，y进行拟合就可对三组数据都兼顾到了。
3、可以先以行向量的形式输入所得的x，y，即x=[ ]；y=[ ]；再用polyfit（x，y，n）命令便可将所测x，y拟和为函数，n为函数的阶数。得出结果的是按从x的n次方降幂排列的系数，由此便可得出y与x的关系函数。以函数y=（x+1）的平方为例 （未知）。
首先，确定三次多项式函数的形式。其次，收集离散数据点的坐标，根据最小二乘法，构建一个误差函数，函数衡量三次多项式函数与离散数据点之间的差异。
如果你是想找一个三阶的多项式拟合你的离散数据的话，可以用PSO。
编写程序如下：\x0d\x0ax = （0： 5）；\x0d\x0ay = rand（1，6）；\x0d\x0ap = polyfit（x，y，3）%p是多项式系数\x0d\x0af = polyval（p，x）；\x0d\x0aplot（x，y，o，x，f，-）\x0d\x0a测试通过，祝顺利。
根据一组离散点数据拟合出四次多项式曲线函数，可以用regress——线性回归函数来拟合。拟合方法：x=[。。]；y=[。。
首先双击桌面上的excel图标打开excel。在excel中输入做曲线拟合的数据。选中所有输入的数据。点击上边栏中的插入。选择插入弹出框中的图表选项。当弹出图表向导弹出框时，点击左边的XY散点图。选择子图表类型中的第一个。点击图表向导对话框最下方的完成。
打开Excel，并打开包含数据的表格。 选中需要进行函数拟合的数据，点击“插入”选项卡上的“散点图”图标，选择合适的图表类型并插入到工作表中。 在图表中选中需要进行函数拟合的数据点，右键点击选中的数据点，选择“添加趋势线”选项。
选择拟合函数：根据数据的特点和需要，选择合适的拟合函数，如多项式拟合、指数拟合、正弦拟合等。 使用MATLAB内置函数进行拟合：MATLAB提供了许多内置函数，如`polyfit`、`fit`等，可以根据选择的拟合函数选择合适的函数进行拟合。
“选择数据系列”列表框中列出了当前图表中所有支持趋势线的数据系列。要为另一数据系列添加趋势线，请在列表框中单击其名称，再选择所需的选项。如果向 xy（散点）图添加移动平均线，则生成的移动平均线将以图表中所绘的 X 值的次序为基础。
将您的数据点输入到Excel的一列或多列中。假设您的数据点是X坐标和Y坐标的二维数据。 选择您的数据点，包括X坐标和Y坐标。 点击Excel页面顶部的“数据”选项卡，然后选择“数据分析”选项中的“拟合曲线”。 在“拟合曲线”对话框中，选择“线性”作为拟合函数类型。
线性拟合一般采用的方法是基于最小二乘法拟合函数、基于pyplot拟合函数、基于神经网络拟合函数。线性拟合是曲线拟合的一种形式。设x和y都是被观测的量，且y是x的函数：y=f（x；b），曲线拟合就是通过x，y的观测值来寻求参数b的最佳估计值，及寻求最佳的理论曲线y=f（x；b）。
将您的数据点输入到Excel的一列或多列中。假设您的数据点是X坐标和Y坐标的二维数据。 选择您的数据点，包括X坐标和Y坐标。 点击Excel页面顶部的“数据”选项卡，然后选择“数据分析”选项中的“拟合曲线”。 在“拟合曲线”对话框中，选择“线性”作为拟合函数类型。
在WPS Excel中进行线性拟合的方法是通过插入图表并选择线性趋势线来进行。首先，打开WPS Excel并输入需要拟合的数据。接着，选择数据并插入一个散点图。在散点图上右键单击任意数据点，选择添加趋势线。
