我在 Matlab r2010b 中使用曲面拟合工具箱来曲线拟合 3 维数据。该工具是通过 GUI 进行 3d 曲线拟合的非常有用且简单的工具。到目前为止，我处理 3d 数据，例如；（X 输入：x（nx 1 向量），Y 输入：y（nx 1 向量），Z 输出：z（nxn 矩阵））
但是现在，我正在尝试处理 4 维数据，例如；（X 输入：x（nx 1 向量），Y 输入：y（nx 1 向量），Z 输入：z（nx 1 向量）和 T 输出：t（nxnxn 矩阵））。
我无法通过曲面拟合工具箱来实现这一点。如何使用 4 维数据进行曲线拟合？
将不胜感激任何帮助。
我可以为您指出用于 4d 曲线拟合的各种不同算法。方法的正确选择取决于您掌握的有关变量之间关系的信息。
如果您知道变量之间存在线性关系，最好的选择是使用 Statistics Toolbox 中的“regress”命令。
如果您知道使用已知的非线性关系最好地描述变量之间的关系，那么您应该查看“nlinfit”。
如果您无法指定一个模型来描述变量之间的关系，那么您最好的选择是使用 boosted 或 bagged 决策树。
我附上了一个非常简单的示例，展示了如何使用回归将平面拟合到一组数据点。
X = 10 * rand(100,1);
Y = 10 * randn(100,1);
Z = 10 * randn(100,1);
t = 50 + 2*X + 3*Y + 4*Z;
b = regress(t, [ones(length(t),1), X, Y, Z])