1楼：匿名用户
插值是要求曲线、曲面精确过数据点，拟合是曲线、曲面逼近（一般不经过）数据点。下面以曲线为例说明这两个的区别
例子一：
假如有10个平面点，可以用一个9次多项式曲线精确过每个点，这是插值方法；
例子二：
假如有10个平面点，可以用一个2次多项式曲线逼近这些点，这是拟合方法；
例子三：
如果有100个平面点，要求一条曲线近似经过这些点，可有两种方法：插值和拟合。
我们可能倾向于用一条（或者分段的多条）2次、3次或者说“低次”的多项式曲线而不是99次的曲线去做插值。也就是说这条插值曲线只经过其中的3个、4个（或者一组稀疏的数据点）点，这就涉及到“滤波”或者其他数学方法，也就是把不需要90多个点筛选掉。
如果用拟合，以最小二乘拟合为例，可以求出一条（或者分段的多条）低次的曲线（次数自己规定），逼近这些数据点。具体方法参见《数值分析》中的“线性方程组的解法”中的“超定方程的求解法”。
简单说来，插值就是精确经过，拟合就是逼近。
看一下http://zhidao.baidu.***/question/264115147.html
拟合与插值的区别？
2楼：匿名用户
1、在含义上不同：插值是指函数在多个离散点上的函数值或导数信息。通过求解函数中待定形式和待定系数的插值函数，该函数满足给定离散点的约束。
插值是离散函数逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限个点处的取值状况，估算出函数在其他点处的近似值。
拟合是指将平面上的一系列点与光滑曲线连接起来。因为这个曲线有无数的可能性，所以有多种拟合方法。拟合曲线一般可以用函数来表示。根据不同的功能，有不同的拟合名称。
常用的拟合方法有如最小二乘曲线拟合法等，在matlab中也可以用polyfit 来拟合多项式。
2、在图像上是不同:图像中的插值必须通过数据，图像中的拟合必须得到最接近的结果，这取决于整体效果。matlab做曲线拟合可以通过内建函数或者曲线拟合工具箱(curve fitting toolbox)。
这个工具箱集成了用matlab建立的图形用户界面(guis)和m文件函数。
利用这个工具箱可以进行参数拟合(当想找出回归系数以及他们背后的物理意义的时候就可以采用参数拟合)，或者通过采用平滑样条或者其他各种插值方法进行非参数拟合(当回归系数不具有物理意义并且不在意他们的时候，就采用非参数拟合方法)。
利用这个界面，可以快速地在简单易用的环境中实现许多基本的曲线拟合。
3、在几何意义上不同：拟合就是寻找一个具有已知形状和未知参数的连续曲面来最大程度地逼近这些点，而插值就是找到一个连续的曲面（或几个分段光滑曲面）通过这些点。
3楼：ying影英音
1、在含义上不同：插值是指已知某函数的在若干离散点上的函数值或者导数信息，通过求解该函数中待定形式的插值函数以及待定系数，使得该函数在给定离散点上满足约束。
而拟合是指，拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字。
2、在图像上是不同:插值在图像是一定得过了数据的才行；拟合在图像上是必须要得到最接近得结果，是要看总体的效果。
3、在几何意义上不同：拟合是给定了空间中的一些点，找到一个已知形式未知参数的连续曲面来最大限度地逼近这些点；而插值是找到一个(或几个分片光滑的)连续曲面来穿过这些点。
4楼：匿名用户
插值和拟合都是函数逼近或者数值逼近的重要组成部分。他们的共同点都是通过已知一些离散点集m上的约束，求取一个定义在连续集合s(m包含于s)的未知连续函数，从而达到获取整体规律目的，即通过"窥几斑"来达到"知全豹"。
简单的讲，所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值，通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λ3),
使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。
表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。
而插值是指已知某函数的在若干离散点上的函数值或者导数信息，通过求解该函数中待定形式的插值函数以及待定系数，使得该函数在给定离散点上满足约束。插值
函数又叫作基函数，如果该基函数定义在整个定义域上，叫作全域基，否则叫作分域基。如果约束条件中只有 函数值的约束，叫作lagrange插值，否则叫
作hermite插值。
从几何意义上将，拟合是给定了空间中的一些点，找到一个已知形式未知参数的连续曲面来最大限度地逼近这些点；而插值是找到一个(或几个分片光滑的)连续曲面来穿过这些点。
5楼：新野旁观者
1、回归一般指线性回归，是求最小二乘解的过程。在求回归前，已经假设所有型值点同时满足某一曲线方程，计算只要求出该方程的系数
2、多项式插值：用一个多项式来近似代替数据列表函数，并要求多项式通过列表函数中给定的数据点。（插值曲线要经过型值点。）
3、多项式逼近：为复杂函数寻找近似替代多项式函数，其误差在某种度量意义下最小。（逼近只要求曲线接近型值点，符合型值点趋势。）
4、多项式拟合：在插值问题中考虑给定数据点的误差，只要求在用多项式近似代替列表函数时，其误差在某种度量意义下最小。
注意：表列函数：给定n+1个不同的数据点（x0,y0）,(x1,y1)...,(xn,yn)，称由这组数据表示的函数为表列函数。
逼近函数：求一函数，使得按某一标准，这一函数y=f（x）能最好地反映这一组数据即逼近这一表列函数，这一函数y=f（x）称为逼近函数
插值函数：根据不同的标准，可以给出各种各样的函数，如使要求的函数y=f（x）在以上的n+1个数据点出的函数值与相应数据点的纵坐标相等，即yi=f（x1）（i=0，1，2....n） 这种函数逼近问题称为插值问题，称函数y=f（x）为数据点的插值函数，xi称为插值点。
插值和拟合都是函数逼近或者数值逼近的重要组成部分
他们的共同点都是通过已知一些离散点集m上的约束，求取一个定义 在连续集合s(m包含于s)的未知连续函数，从而达到获取整体规律的
目的，即通过"窥几斑"来达到"知全豹"。
简单的讲，所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值，通 过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λ3), 使得该函数与已知点集的 差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表 达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。
而插值是指已知某函数的在若干离散点上的函数值或者导数信息，通过求解该函数中待定形式的插值函数以及待定系数，使得该函数在给 定离散点上满足约束。插值函数又叫作基函数，如果该基函数定义在整个定义域上，叫作全域基，否则叫作分域基。如果约束条件中只有
函数值的约束，叫作lagrange插值，否则叫作hermite插值。
从几何意义上将，拟合是给定了空间中的一些点，找到一个已知形式未知参数的连续曲面来最大限度地逼近这些点；而插值是找到一个(或几个分片光滑的)连续曲面来穿过这些点。
插值 逼近 拟合三者的区别和联系
6楼：无皮的狼
插值：用一个函数式来近似代替数据列表函数，并要求函数式通过列表函数中给定的数据点。（插值曲线要经过数据点。）——针对于离散的点，并求出函数表达式过数据点
逼近：为复杂函数寻找近似替代函数，其误差在某种度量意义下最小。（逼近只要求曲线接近型值点，符合已知数据点趋势。）——针对于连续的函数，并使用另一个函数去逼近它
拟合：在插值问题中考虑给定数据点的误差，只要求在用函数近似代替列表函数时，其误差在某种度量意义下最小。——针对于离散的点，并使用一个函数式去近似地代替这些点
插值和拟合有什么区别呢？曲线拟合具体怎么理解呢？
7楼：匿名用户
插值是拟合的一种方法吧。曲线拟合就是要找出一种方法使得得到的**曲线最大程度的接近原来的曲线，甚至重合。这个拟合的好坏程度可以用一个指标来判断：j=∑(y(xi)-yi)^2
8楼：碎灯
差值图像需过所知的点，通常适用于少数点之间，拟合图像则是尽肯的使已知的点接近或在图像上
简答：计算方法中插值与拟合的区别与联系是什么
9楼：匿名用户
插值和拟合都是函数逼近或者数值逼近的重要组成部分他们的共同点都是通过已知一些离散点集m上的约束，求取一个定义在连续集合s(m包含于s)的未知连续函数，从而达到获取整体规律的目的，即通过"窥几斑"来达到"知全豹"。
简单的讲，所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值，通 过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λ3), 使得该函数与已知
点集的差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。
表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。
而插值是指已知某函数的在若干离散点上的函数值或者导数信息，通过求解该函数中待定形式的插值函数以及待定系数，使得该函数在给定离散点上满足约束。插值函数又叫作基函数，如果该基函数定义在整个定义域上，叫作全域基，否则叫作分域基。如果约束条件中只有函数值的约束，叫作lagrange插值，否则叫作hermite插值。
从几何意义上将，拟合是给定了空间中的一些点，找到一个已知形式未知参数的连续曲面来最大限度地逼近这些点；而插值是找到一个(或几个分片光滑的)连续曲面来穿过这些点。
matlab中插值与拟合的联系与区别?
10楼：love柯南
相同点： 都需要根据已知数据构造函数； 可使用得到函数计算未知点的函数值。 不同点：
插值需要构造的函数正好通过各插值点,拟合则不要求,只要均方差最小即可； 对实验数据进行拟合时,函数形式通常已知,仅需要拟合参数值。求采纳
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