보간 피팅 선택

대화형 방식으로 보간 피팅 선택하기

곡선 피팅 앱의 모델 유형 목록에서 보간을 선택합니다.

보간 피팅 범주는 모든 데이터 점을 통과하는 보간 곡선 또는 곡면을 피팅합니다. 곡면의 경우, 보간 피팅 유형은 선형 및 최근접 방법에 대해 MATLAB^® scatteredInterpolant 함수를 사용하고 3차 및 쌍조화 방법에 대해 MATLAB griddata 함수를 사용하며 박판 스플라인 보간에 대해 tpaps 함수를 사용합니다.

설정은 아래에 나와 있습니다.

방법 설정을 최근접이웃, 선형, 3차, 형태 보존(PCHIP)(곡선의 경우), 쌍조화(v4)(곡면의 경우) 또는 박판 스플라인(곡면의 경우)으로 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 보간 방법 소개 항목을 참조하십시오.

팁

곡면을 피팅할 때 입력 변수들의 크기가 서로 다른 경우, 정규화 옵션을 켜고 꺼서 곡면 피팅의 차이를 살펴보십시오. 입력값을 정규화하는 것은 삼각형 기반(즉, 조각별 Linear 및 Cubic 보간) 보간 방법과 Nearest neighbor 곡면 보간 방법의 결과에 큰 영향을 줄 수 있습니다.

곡면의 경우 매끄러운 곡면 보간과 양호한 외삽 속성이 모두 필요한 경우 박판 스플라인을 사용해 보십시오.

`fit` 함수를 사용하여 선형 보간 모델 피팅하기

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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 f1과 f2를 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. Curve Fitting Toolbox의 스플라인 소개 항목을 참조하십시오.

참고 항목

fit