【数学建模】偏最小二乘回归分析（PLSR）
PLSR的基本原理与推导，我在这篇博客中有讲过。 0.偏最小二乘回归集成了多元线性回归、主成分分析和典型相关分析的优点，在建模中是一个更好的选择，并且MATLAB提供了完整的实现，应用时主要的问题是： 注意检验，各种检验参数：有关回归的检验以及有关多元分析的检验 ...
原文：偏最小二乘回归（PLSR）- 2 标准算法（NIPALS）
NIPALS 算法 Step ：对原始数据X和Y进行中心化，得到X 和Y 。从Y 中选择一列作为u ，一般选择方差最大的那一列。 注：这是为了后面计算方便，如计算协方差时，对于标准化后的数据，其样本协方差为cov X,Y XTY n 。 Step ：迭代求解X与Y的变换权重 w ，c 因子 u ，t ，直到收敛 step . ：利用Y的信息U ，求X的变换权重w w 实现有X 到因子t 的变换， ...
2013-10-30 10:02 2 14721 推荐指数：
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R语言中的偏最小二乘回归PLS-DA
原文链接：http://tecdat.cn/?p=8890 主成分回归（PCR）的方法 本质上是使用第一个方法的普通最小二乘（OLS）拟合来自预测变量的主成分（PC）。这带来许多优点： 预测变量的数量实际上没有限制。 相关的预测变量不会破坏回归拟合。 但是，在许多 ...
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绘图: 1,one dim一元函数 2,画带有积分的一元函数要注意: 参数方程: x=(sin t) ^3 y=(cos t) ^3 同 ...
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[XLOADINGS,YLOADINGS] = plsregress(X,Y,NCOMP) // Ncomp:主成分个数 // XLOADING : X 的线性组合系数矩阵 / ...
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普通最小二乘法 理论： 损失函数： 权重计算： 1、对于普通最小二乘的系数估计问题，其依赖于模型各项的相互独立性。 2、当各项是相关的，且设计矩阵 X的各列近似线性相关，那么，设计矩阵会趋向于奇异矩阵，这会导致最小二乘估计对于随机误差非常敏感，产生很大的方差 ...
线性回归——最小二乘法_实例（一）
上篇文章介绍了最小二乘法的理论与证明、计算过程，这里给出两个最小二乘法的计算程序代码； #Octave代码 clear all;close all; % 拟合的数据集 x = [2;6;9;13]; y = [4;8;12;21]; % 数据长度 N = length(x); % 3 %% 计算x ...