原文:【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。 .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 系數眾多,容易混淆 要清楚原理才能寫好論文 注意matlab函數plsregress的眾多返回值 例如累計貢獻度,建模時最好列出表格 . ...

2018-07-31 13:02 0 5096 推薦指數:

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最小二回歸PLSR)- 2 標准算法(NIPALS)

1 NIPALS 算法 Step1:對原始數據X和Y進行中心化,得到X0和Y0。從Y0中選擇一列作為u1,一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 ...

Wed Oct 30 18:02:00 CST 2013 2 14721
建模應用】PLS最小二回歸原理與應用

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 ...

Sun May 13 19:13:00 CST 2018 1 42066
R語言中的最小二回歸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 ...

Sat Nov 23 02:34:00 CST 2019 0 330
數學 - 回歸分析 - 第 4 章 違背基本假設的情況 - 4.2 一元加權最小二乘估計

4.2 一元加權最小二乘估計 4.2.1 一元加權最小二乘估計的形式 當我們研究的問題具有異方差性時,就違背了線性回歸模型的基本假定——高斯-馬爾科夫條件。此時,不能用普通最小二乘法進行參數估計,必須尋求另外的方法。 可以考慮對原來的模型進行變換,使得變換后的模型滿足同方差性假設,然后再 ...

Tue Mar 29 22:27:00 CST 2022 0 886
Matlab 最小二乘 PLSregress

  [XLOADINGS,YLOADINGS] = plsregress(X,Y,NCOMP)   //  Ncomp:主成分個數   // XLOADING : X 的線性組合系數矩陣   / ...

Thu Apr 04 06:12:00 CST 2019 0 724
數值分析最小二乘與嶺回歸(Pytorch實現)

算法的完整實現代碼我已經上傳到了GitHub倉庫:NumericalAnalysis-Python(包括其它數值分析算法),感興趣的童鞋可以前往查看。 1. 最小二乘和正規方程 1.1 最小二乘的兩種視角 從數值計算視角看最小二乘法 我們在學習數值線性代數時,學習了當方程的解存在時,如何找到 ...

Sun Feb 13 03:01:00 CST 2022 2 1627
 
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