fit函数来拟合高斯曲线。以下是一个简单的示例代码：，，``matlab，% 生成示例数据，x = linspace(-10, 10, 100);，y = 5*exp(-((x-2).^2)/4) + randn(size(x))*0.5; % 添加一些噪声，，% 定义高斯函数，gaussFunc = @(b, x) b(1)*exp(-((x-b(2)).^2)/(2*b(3)^2));，，% 初始参数猜测 [amplitude, mean, stddev]，initialGuess = [1, 0, 1];，，% 使用非线性最小二乘法拟合高斯曲线，[curveFit, gof] = fit(x', y', gaussFunc, 'StartPoint', initialGuess);，，% 绘制结果，plot(curveFit, x, y);，legend('Data', 'Fitted Curve');，title('Gaussian Curve Fitting');，`，，这段代码首先生成了一些带有噪声的示例数据，然后定义了一个高斯函数，并使用fit`函数进行拟合。绘制了原始数据和拟合后的高斯曲线。matlab，% 加载数据，data = load('your_data.csv');，X = data(:, 1:end-1); % 特征，y = data(:, end); % 标签，，% 训练孤立森林模型，model = fitcensemble(X, y, 'Method','IsolationTree', 'NumLearningCycles',100);，，% 预测异常，predictions = predict(model, X);，，% 查看异常样本，anomalies = predictions == -1;，disp(X(anomalies, :));，``matlab 或 /usr/local/MATLAB/R202X/bin/matlab 启动 MATLAB。system 函数。，，``matlab，[status, result] = system('ls -l');，disp(result);，``，，这段代码会列出当前目录下的文件和目录，并将结果输出到 MATLAB 命令窗口。Powered By Z-BlogPHP 1.7.3