基于大规模散乱数据的插值或拟合方法，在很多领域都有重要的应用。所以长期以来，有很多学者从事这方面的研究，并且发展和形成了许多方法。本文产用分片代数曲线来拟合散乱数据点，采用最小二乘法来计算其最佳逼近。 自王仁宏在1975年提出了多元样条的理论，采用经典的代数几何中的方法发展了多元样条理论。并给出了一些基本空间的基函数组。此篇论文采用S31(△mn(1))样条空间的分片代数曲线来做散乱数据的拟合，我们由其空间的一组基函数可以确定样条函数函数。运用最小二乘法建立一目标函数。同时为了更好的拟合效果，在目标函数中可以加入一些其它项，例如切向，法向和能量。同时也可以对一些点进行一些限制，可以要求某些点严格经过此分片代数曲线。而一些点在其上部或下部。这样，问题就变成求解-非线性约束优化的最优化问题。同时我们知道多元样条空间的结构还依赖于其剖分的性质，因此为了达到更好的拟合效果，我们可以逐渐的加细剖分。 因为分片代数曲线是一种隐式曲线，因此其具有隐式曲线的所有优点，计算简单。同时又可以通过低次的曲线即可达到较好的拟合效果。 本文运用了大量实例来验证此算法，都收到了比较好的效果。