1 NIPALS 算法 Step1:对原始数据X和Y进行中心化,得到X0和Y0。从Y0中选择一列作为u1,一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 ...
PLSR的基本原理与推导,我在这篇博客中有讲过。 .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 系数众多,容易混淆 要清楚原理才能写好论文 注意matlab函数plsregress的众多返回值 例如累计贡献度,建模时最好列出表格 . ...
2018-07-31 13:02 0 5096 推荐指数:
1 NIPALS 算法 Step1:对原始数据X和Y进行中心化,得到X0和Y0。从Y0中选择一列作为u1,一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 ...
出处:http://www.cnblogs.com/duye/p/9031511.html 1.回归 ”回归“一词来源于对父母身高对于子女身高影响的研究。有人对父母的身高与子女身高做统计,发现除了父母高则子女普遍高的常识性结论外,子女的身高总是“趋向”于人类平均身高,最早“回归 ...
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 ...
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 ...
4.2 一元加权最小二乘估计 4.2.1 一元加权最小二乘估计的形式 当我们研究的问题具有异方差性时,就违背了线性回归模型的基本假定——高斯-马尔科夫条件。此时,不能用普通最小二乘法进行参数估计,必须寻求另外的方法。 可以考虑对原来的模型进行变换,使得变换后的模型满足同方差性假设,然后再 ...
[XLOADINGS,YLOADINGS] = plsregress(X,Y,NCOMP) // Ncomp:主成分个数 // XLOADING : X 的线性组合系数矩阵 / ...
R包ropls的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA) Original 生信小白鱼 鲤小白 小白鱼的生统笔记 2020-01-08 收录于话题 #多变量的降维分析35 #聚类和分类23 ...
算法的完整实现代码我已经上传到了GitHub仓库:NumericalAnalysis-Python(包括其它数值分析算法),感兴趣的童鞋可以前往查看。 1. 最小二乘和正规方程 1.1 最小二乘的两种视角 从数值计算视角看最小二乘法 我们在学习数值线性代数时,学习了当方程的解存在时,如何找到 ...