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곡선 및 곡면 피팅

곡선 피팅하기

곡선을 프로그래밍 방식으로 피팅하려면 다음 간단한 예제의 단계를 따르십시오.

  1. 데이터를 불러옵니다.

    load hahn1

    fit 함수를 사용해 변수와 모델 유형(이 예에서는 rat23 모델 유형 사용)을 지정하여 피팅을 만듭니다.

    f = fit( temp, thermex, 'rat23' )

    피팅 및 데이터를 플로팅합니다.

    plot( f, temp, thermex )
    f( 600 )

여러 다항식 피팅을 비교하는 예제는 다항식 곡선 피팅 항목을 참조하십시오.

곡면 피팅하기

곡면을 프로그래밍 방식으로 피팅하려면 다음 간단한 예제의 단계를 따르십시오.

  1. 데이터를 불러옵니다.

    load franke
  2. fit 함수를 사용해 변수와 모델 유형(이 예에서는 poly23 모델 유형 사용)을 지정하여 피팅을 만듭니다.

     f = fit( [x, y], z, 'poly23' )
  3. 피팅 및 데이터를 플로팅합니다.

    plot(f, [x,y], z)

사용자 지정 수식을 피팅하는 예제는 생물약제 데이터에 사용자 지정 수식을 사용한 곡면 피팅 항목을 참조하십시오.

모델 유형 및 피팅 분석

특정 모델 유형 및 피팅 분석의 자세한 내용과 예제는 다음을 참조하십시오.

명령줄 피팅 워크플로

Curve Fitting Toolbox™는 데이터 분석 및 모델링을 위한 다양한 방법을 제공합니다.

곡선 및 곡면의 피팅과 플롯을 위한 MATLAB® 코드를 빠르게 작성하려면 곡선 피팅 앱을 사용한 후, 코드를 생성하십시오. 단일 데이터 세트에 대한 대화형 방식의 분석을 재사용 가능한 함수로 변환하여, 여러 데이터 세트를 명령줄에서 분석하거나 일괄 처리하는 데 사용할 수 있습니다. Generate Code and Export Fits to the Workspace 항목을 참조하십시오.

프로그래밍 방식 피팅과 분석을 위해 곡선 피팅 함수를 사용하려면 다음 워크플로를 따르십시오.

  1. load 명령(데이터가 이전에 MATLAB 변수에 저장된 경우) 또는 특정 파일 형식의 데이터를 읽을 수 있는 MATLAB 함수 중 하나를 사용하여 데이터를 MATLAB 작업 공간으로 가져옵니다. 데이터의 형태를 변경해야 할 수 있습니다. prepareCurveData 또는 prepareSurfaceData 항목을 참조하십시오.

  2. (선택 사항) 데이터에 잡음이 있으면 smooth 함수를 사용하여 데이터를 평활화하는 것이 유용할 수 있습니다. 평활화는 데이터의 주요 추세를 식별하는 데 사용되며, 적합한 모수적 모델 집합을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다. 모수적 모델이 명확하지 않거나 적절하지 않은 경우, 평활화는 데이터의 비모수적 피팅을 제공하므로 평활화 자체가 목적이 될 수 있습니다.

    참고

    평활화는 각 예측 변수에서 응답 변수 분포의 중앙을 추정합니다. 평활화는 데이터의 오차가 독립적이라는 가정을 무효화하며, 이에 따라 신뢰구간과 예측 구간을 계산하는 데 사용되는 방법도 타당성을 잃게 됩니다. 따라서, 일단 평활화를 통해 모수적 모델이 식별된 후에는 원래 데이터를 fit 함수로 전달해야 합니다.

  3. 데이터에 대한 모수적 모델(즉, Curve Fitting Toolbox 라이브러리 모델 또는 직접 정의한 사용자 지정 모델)을 지정합니다. 모델 이름 또는 표현식을 fit 함수에 전달하거나 선택적으로 fittype 함수로 만든 fittype 객체를 사용하여 모델을 지정합니다.

    사용 가능한 라이브러리 모델을 보려면 곡선과 곡면 피팅 라이브러리 모델 목록 항목을 참조하십시오.

  4. (선택 사항) fitoptions 함수를 사용하여 피팅에 대한 fit options 구조체를 만들 수 있습니다. 피팅 옵션은 데이터 가중치, 피팅 방법 및 피팅 알고리즘에 대한 하위 수준 옵션 등을 지정합니다.

  5. (선택 사항) excludedata 함수를 사용하여 피팅에 대한 제외 규칙을 만들 수 있습니다. 제외 규칙은 어떤 데이터 값이 이상값으로 처리되어 피팅에서 제외될지를 나타냅니다.

  6. fit 함수를 사용해 x 및 y (그리고 곡면 피팅의 경우 z) 데이터, 모델(이름, 표현식 또는 fittype 객체) 및 선택적으로 fit options 구조체와 제외 규칙을 지정하여 피팅을 수행합니다.

    fit 함수는 계산된 계수와 피팅 통계량을 캡슐화하는 cfit(곡선의 경우) 또는 sfit(곡면의 경우) 객체를 반환합니다. 피팅 객체에 대한 자세한 내용은 Curve and Surface Fitting Objects and Object Functions 항목을 참조하십시오.

  7. fit 함수에서 반환된 피팅 객체를 feval, differentiate, integrate, plot, coeffvalues, probvalues, confint, predint와 같은 다양한 함수로 전달하여 후처리할 수 있습니다.

곡선 및 곡면 피팅 작업에는 다음 함수를 사용하십시오.

곡선 또는 곡면 피팅 메서드설명

argnames

입력 인수 이름 가져오기

category

피팅 범주 가져오기

coeffnames

계수 이름 가져오기

coeffvalues

계수 값 가져오기

confint

피팅 계수에 대한 신뢰구간 가져오기

dependnames

종속 변수 이름 가져오기

differentiate

피팅 미분

excludedata

피팅에서 데이터 제외

feval

지정된 예측 변수에서 모델 실행

fittype

fittype 객체 생성

formula

식 가져오기

indepnames

독립 변수 이름 가져오기

integrate

곡선 피팅 적분

islinear

모델이 선형인지 여부 확인

numargs

입력 인수의 개수 가져오기

numcoeffs

계수의 개수 가져오기

plot

피팅 플로팅

predint

예측 구간 가져오기

probnames

문제 종속적 파라미터 이름 가져오기

probvalues

문제 종속적 파라미터 값 가져오기

quad2d

수치적으로 곡면 피팅(sfit 객체) 적분

setoptions

모델 피팅 옵션 설정

type

모델 이름 가져오기

참고 항목

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관련 항목