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보간 피팅 선택

대화형 방식으로 보간 피팅 선택하기

MATLAB® 명령줄에 curveFitter를 입력하여 곡선 피팅기 앱을 엽니다. 또는 탭의 수학, 통계학 및 최적화 그룹에서 곡선 피팅기를 클릭합니다.

곡선 피팅기 탭의 피팅 유형 섹션에서 보간 피팅을 선택합니다. 보간 피팅을 선택하면 앱이 모든 데이터 점을 통과하는 보간 곡선 또는 곡면을 피팅합니다.

피팅 옵션 창에서 방법 값을 지정할 수 있습니다.

Fit Options pane for interpolant fit

곡선 데이터의 경우 방법Linear, Nearest neighbor, Cubic Spline 또는 Shape-preserving (PCHIP)로 설정할 수 있습니다. 곡면 데이터의 경우 방법Nearest neighbor, Linear, Cubic Spline, Biharmonic (v4) 또는 Thin-plate spline으로 설정할 수 있습니다.

곡면의 경우 보간 피팅은 LinearNearest neighbor 방법에 대해 scatteredInterpolant 함수를 사용하고 Cubic SplineBiharmonic (v4) 방법에 대해 griddata 함수를 사용하며 Thin-plate spline 방법에 대해 tpaps 함수를 사용합니다. 매끄러운 곡면 보간과 양호한 외삽 속성이 모두 필요한 경우 Thin-plate spline 방법을 사용해 보십시오. 자세한 내용은 보간 방법 소개 항목을 참조하십시오.

데이터 변수들의 크기가 서로 매우 다른 경우, 정규화 체크박스를 선택하고 선택 취소하여 피팅의 차이를 확인해 보십시오. 입력값을 정규화하는 것은 삼각형 기반(즉, 조각별 LinearCubic Spline 보간) 보간 방법과 Nearest neighbor 곡면 보간 방법의 결과에 큰 영향을 줄 수 있습니다.

fit 함수를 사용하여 선형 보간 모델 피팅하기

이 예제에서는 fit 함수를 사용하여 선형 보간 모델을 데이터에 피팅하는 방법을 보여줍니다.

보간 피팅 방법

fit 함수를 호출할 때 보간 모델 이름에 나와 있는 옵션 중 하나를 사용하여 보간 모델 방법을 지정합니다. 어떤 보간 방법도 추가 피팅 옵션 파라미터를 갖지 않습니다.

선형 보간 모델 피팅하기

데이터를 불러온 다음 'linearinterp' 옵션을 사용하여 선형 보간 모델을 피팅합니다.

load census
f = fit(cdate,pop,'linearinterp');
plot(f,cdate,pop);

Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type line. These objects represent data, fitted curve.

선형 보간 모델 비교하기

데이터를 불러온 다음 'nearestinterp' 옵션과 'pchip' 옵션을 사용하여 최근접이웃 보간 피팅과 pchip 보간 피팅을 만듭니다.

load carbon12alpha
f1 = fit(angle,counts,'nearestinterp');
f2 = fit(angle,counts,'pchip');

플롯 위에서 피팅된 곡선 f1f2를 비교합니다.

p1 = plot(f1,angle,counts);
xlim([min(angle),max(angle)])
hold on

p2 = plot(f2,'b');
hold off
legend([p1;p2],'Counts per Angle','Nearest Neighbor','pchip',...
    'Location','northwest')

Figure contains an axes object. The axes object contains 3 objects of type line. These objects represent Counts per Angle, Nearest Neighbor, pchip.

'cubicinterp' 또는 'pchipinterp'에 대한 대안으로, 만들려는 보간 피팅에 대한 더 나은 제어가 가능한 다른 스플라인 함수를 사용할 수 있습니다. 스플라인 피팅 소개 항목을 참조하십시오.

참고 항목

함수

관련 항목