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logistic在matlab中的拟合用法如何在Matlab中使用logistic函数进行拟合Logistic回归是一种常见的用于分类和预测问题的统计方法。
在Matlab 中，我们可以使用logistic函数进行拟合，以从给定的数据集中学习到一个logistic模型。
在本文中，我将介绍如何使用Matlab进行logistic函数的拟合，并提供一些示例代码和解释。
第一步：准备数据集首先，我们需要准备一个包含特征和标签的数据集。
特征可以是任何我们认为与分类或预测问题相关的变量，而标签则是我们想要预测或分类的变量。
确保数据集包含足够数量的数据以获得可靠的结果。
我们可以使用readmatrix函数从CSV文件中读取数据集。
假设我们的数据集文件名为"data.csv"，其中特征列是1到N-1列，标签列是N列，我们可以使用以下代码读取数据集：data = readmatrix('data.csv');第二步：拟合logistic模型一旦我们有了数据集，我们可以使用logistic函数进行模型拟合。
在Matlab中，我们可以使用fitglm函数来拟合logistic模型。
以下是使用fitglm函数进行logistic拟合的示例代码：X = data(:,1:N-1); 特征向量y = data(:,N); 标签向量model = fitglm(X,y,'Distribution','binomial','Link','logit');在上面的代码中，X是包含特征向量的矩阵，y是包含标签向量的矩阵。
我们使用fitglm函数来拟合一个logistic模型。
参数'Distribution'指定了我们的数据集的分布是二项式分布，而参数'Link'指定了logistic函数在模型中的链接。
Logistic模型求解怎么用matlab求解啊？已知x=0:1:12y=[43.65 109.86 187.21 312.67 496.58 707.65 960.25 1238.75 1560.00 1824.29 2199.00 2438.89 2737.71]y=L/(1+a*exp(-k*x))利用线性回归模型所得到的a和k的估计值和L=3000作为Logistic模型的拟合初值，对Logistic模型做非线性回归。
据说用lsqcurvefit求解，本人非专业人士不懂啊？只需要列出式子！！拜托了。
Logistic模型求解怎么用matlab求解啊？[此问题的推荐答案]x=0:1:12y=[43.65 109.86 187.21 312.67 496.58 707.65 960.25 1238.75 1560.00 1824.29 2199.00 2438.89 2737.71]y=L/(1+a*exp(-k*x))利用线性回归模型所得到的a和k的估计值和L=3000作为Logistic模型的拟合初值，对Logistic模型做非线性回归。
%第一步,线性回归模型得到a,k%这里假定y=a*exp(k*x),对两边取ln(Matlab中，ln用log函数表示),有%lny=lna+k*x%即logy是x的线性函数，斜率为k*loge,截距为logax=0:1:12 ;y=[43.65 109.86 187.21 312.67 496.58 707.65 960.25 1238.75 1560.00 1824.29 2199.00 2438.89 2737.71] ;line_A=polyfit(x,log(y),1);k=line_A(1);a=exp(line_A(2));plot(x,y,'*',x,a*exp(k*x))title('线性回归的参数曲线与已经点的关系')%第二步，Logistic模型%在Matlab下输入：edit，然后将下面两行百分号之间的内容，复制进去，保存function y=zhidao_liziqiangde(A,x)%其中k=A(1),a=A(2)k=A(1);a=A(2);L=3000;y=L./(1+a*exp(-k*x));%返回Matlab，输入[ABC,res]=lsqcurvefit('zhidao_liziqiangde',[k,a],x,y);kk=ABC(1)aa=ABC(2)y_logistic=zhidao_liziqiangde(ABC,x);figureplot(x,y,'*',x,y_logistic)legend('实验数据点','Logistic模型')============================================总结以上在Matlab下输入：edit，然后将下面两行百分号之间的内容，复制进去，保存%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%function y=zhidao_liziqiangde(A,x)%其中k=A(1),a=A(2)k=A(1);a=A(2);L=3000;y=L./(1+a*exp(-k*x)); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%返回Matlab下输入x=0:1:12 ;y=[43.65 109.86 187.21 312.67 496.58 707.65 960.25 1238.75 1560.00 1824.29 2199.00 2438.89 2737.71] ;line_A=polyfit(x,log(y),1);k=line_A(1);a=exp(line_A(2));plot(x,y,'*',x,a*exp(k*x))title('线性回归的参数曲线与已经点的关系')[ABC,res]=lsqcurvefit('zhidao_liziqiangde',[k,a],x,y);kk=ABC(1)aa=ABC(2)y_logistic=zhidao_liziqiangde(ABC,x);figureplot(x,y,'*',x,y_logistic)legend('实验数据点','Logistic模型')。
Matlab详细学习讲义《MA TLAB软件应⽤》讲义[第2 / 16次课]第1章基础准备及⼊门⼀点名⼆作业讲评三复习提问MATLAB界⾯由⼏⼤组件组成？MATLAB的搜索路径主要有什么应⽤途径？四上机练习内容启动MATLAB。
在D盘根⽬录下，以“学号_姓名”的格式创建⽂件夹，并在Matlab中将该⽬录设置为Current Folder。
（利⽤MA TLAB Toolbar 中Current Folder组合框后的按钮）。
以下为本章教学必须掌握的知识点。
在MA TLAB的Command Window中练习以下代码，并观察系统输出，并逐⾏进⾏注释。
本次课结束后将代码⽂件上传。
在MA TLAB程序界⾯中进⾏以下操作：1 上机实习内容提⽰及要求启动MATLAB后，依次练习MA TLAB的菜单项、⼯具栏和Command Window、Current Folder、Command History、Workspace等主要组件的基本功能，按指定内容在MA TLAB程序界⾯下进⾏操作练习。
2 上机实习内容在MATLAB程序界⾯中进⾏以下操作：1) Command Window指令窗⼝在集成窗体和独⽴窗体之间切换（Undock/Dock按钮）2) 在Command Window中运⾏以下指令，掌握换⾏符(...)的使⽤>> (12+2*(7-4))/3^2>> S=1-1/2+1/3-1/4+1/5-1/6+1/7-1/8>> S=1-1/2+1/3-1/4+…+1/5-1/6+1/7-1/83）在Command Window中分别输⼊以下数值，并按回车，观察MA TLAB的输出（数值如3, -99, 0.001, 9.456, 1.3e-3, 4.5e33, eps, 等）4）以下实例涉及变量的定义规则，在Command Window中分别输⼊并按回车，观察MA TLAB的输出结果.输出结果为错误提⽰时,分析出现错误的原因.>> xyz_4=32.75>> var1=3.09e-5*1028>> 4xyz=32.75>> 4*xyz=198.28>>4,xyz=198.285) 在Command Window中输⼊下列数学常数，并按回车：eps, i, j, Inf, inf, intmax, NaN, nan, pi, realmax, realmin，观察并分析系统的输出。
