在Matlab中，可以使用polyfit函数来拟合多组数据的曲线。polyfit函数的语法如下：
p = polyfit(x, y, n)
其中，x和y分别为多组数据的自变量和因变量，n为要拟合的曲线的阶数。函数polyfit会返回一个系数向量p，该向量包含了拟合曲线的系数。
接着，可以使用polyval函数来计算拟合曲线的值。polyval函数的语法如下：
y_fit = polyval(p, x)
其中，p为polyfit函数返回的系数向量，x为要计算拟合曲线值的自变量。
最后，可以使用plot函数将原始数据点和拟合曲线绘制在同一张图上，示例代码如下：
% 生成多组数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 3, 5, 7, 10];
% 拟合曲线
p = polyfit(x, y, 2);
y_fit = polyval(p, x);
% 绘制原始数据点和拟合曲线
plot(x, y, 'o');
hold on;
plot(x, y_fit, '-');
legend('Original Data', 'Fitted Curve');
运行以上代码，将会绘制出原始数据点和拟合的二次曲线。可以根据实际情况调整polyfit函数中的阶数n，以获得更好的拟合效果。
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