示例1:
如果有10個平面點，每個點可以用壹條9次多項式曲線精確通過，這是壹種插值方法；
示例2:
如果有10個平面點，這些點可以用壹條二次多項式曲線來近似，這是壹種擬合方法；
示例3:
如果有100個平面點，有兩種方法要求壹條曲線近似通過這些點:插值和擬合。
我們可能更喜歡使用2次、3次或“低”次的多項式曲線，而不是99次的曲線進行插值。也就是說，這條插值曲線只經過三四個點(或壹組稀疏的數據點)，這就涉及到“過濾”或其他數學方法，即過濾掉90多個不需要的點。
如果使用擬合，以最小二乘擬合為例，可以找到壹條(或幾條分段的)低階曲線(次數自己指定)來逼近這些數據點。具體方法請參考數值分析中線性方程組求解中的超定方程求解。
簡單來說，插值是壹個精確的過程，擬合是壹個近似。
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