【數學建模】偏最小二乘回歸分析（PLSR）
PLSR的基本原理與推導，我在這篇博客中有講過。 0.偏最小二乘回歸集成了多元線性回歸、主成分分析和典型相關分析的優點，在建模中是一個更好的選擇，並且MATLAB提供了完整的實現，應用時主要的問題是： 注意檢驗，各種檢驗參數：有關回歸的檢驗以及有關多元分析的檢驗 ...
原文：偏最小二乘回歸（PLSR）- 2 標准算法（NIPALS）
NIPALS 算法 Step ：對原始數據X和Y進行中心化，得到X 和Y 。從Y 中選擇一列作為u ，一般選擇方差最大的那一列。 注：這是為了后面計算方便，如計算協方差時，對於標准化后的數據，其樣本協方差為cov X,Y XTY n 。 Step ：迭代求解X與Y的變換權重 w ，c 因子 u ，t ，直到收斂 step . ：利用Y的信息U ，求X的變換權重w w 實現有X 到因子t 的變換， ...
2013-10-30 10:02 2 14721 推薦指數：
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出處：http://www.cnblogs.com/duye/p/9031511.html 1.回歸 ”回歸“一詞來源於對父母身高對於子女身高影響的研究。有人對父母的身高與子女身高做統計，發現除了父母高則子女普遍高的常識性結論外，子女的身高總是“趨向”於人類平均身高，最早“回歸 ...
R語言中的偏最小二乘回歸PLS-DA
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=8890 主成分回歸（PCR）的方法 本質上是使用第一個方法的普通最小二乘（OLS）擬合來自預測變量的主成分（PC）。這帶來許多優點： 預測變量的數量實際上沒有限制。 相關的預測變量不會破壞回歸擬合。 但是，在許多 ...
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[XLOADINGS,YLOADINGS] = plsregress(X,Y,NCOMP) // Ncomp:主成分個數 // XLOADING : X 的線性組合系數矩陣 / ...
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原文 | http://tecdat.cn/?p=22319 來源 | 拓端數據部落公眾號 本文建立偏最小二乘法（PLS）回歸（PLSR）模型，以及預測性能評估。為了建立一個可靠的模型，我們還實現了一些常用的離群點檢測和變量選擇方法，可以去除潛在的離群點和只使用所選變量的子集來 "清洗 ...
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普通最小二乘法 理論： 損失函數： 權重計算： 1、對於普通最小二乘的系數估計問題，其依賴於模型各項的相互獨立性。 2、當各項是相關的，且設計矩陣 X的各列近似線性相關，那么，設計矩陣會趨向於奇異矩陣，這會導致最小二乘估計對於隨機誤差非常敏感，產生很大的方差 ...
線性回歸——最小二乘法_實例（一）
上篇文章介紹了最小二乘法的理論與證明、計算過程，這里給出兩個最小二乘法的計算程序代碼； #Octave代碼 clear all;close all; % 擬合的數據集 x = [2;6;9;13]; y = [4;8;12;21]; % 數據長度 N = length(x); % 3 %% 計算x ...