1. 椭圆拟合

使用Matlab的函数，如fitEllipse或lsqcurvefit，可以对一组散点进行椭圆拟合。拟合的基本思路是最小化每个点到椭圆的距离，得到椭圆的最佳参数（中心位置、长短轴长度和旋转角度）。

  1. 拟合优度计算

拟合优度R²衡量的是拟合模型对数据的解释程度。R²值越接近1，表示拟合效果越好。R²的计算公式为：

R² = 1 - (Σ(y_actual - y_predicted)² / Σ(y_actual - y_mean)²)

其中，y_actual为实际数据，y_predicted为拟合值，y_mean为数据的均值。

  1. Matlab

在Matlab中，使用regress或lsqcurvefit来实现椭圆拟合，计算拟合优度时可利用R²公式，或者通过Matlab自带的函数直接获取R²值。