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 ...
XLOADINGS,YLOADINGS plsregress X,Y,NCOMP Ncomp:主成分個數 XLOADING : X 的線性組合系數矩陣 YLOADING : y XSCORES is an N by NCOMP orthonormal matrix with rows corresponding to observations, columns to components. YS ...
2019-04-03 22:12 0 724 推薦指數:
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 ...
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 ...
python3的sklearn庫中有偏最小二乘法。 可以參見下面的庫說明:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cross_decomposition.PLSRegression.html 對下面的程序進行改寫 ...
繪圖: 1,one dim一元函數 2,畫帶有積分的一元函數要注意: 參數方程: x=(sin t) ^3 y=(cos t) ^3 同 ...
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 ...
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 ...
起本篇題目還是比較糾結的,原因是我本意打算尋找這樣一個算法:在測量數據有比較大離群點時如何估計原始模型。 上一篇曲面擬合是假設測量數據基本符合均勻分布,沒有特別大的離群點的情況下,我們使用最小二乘得到了不錯的擬合結果。 但是當我加入比如10個大的離群點時,該方法得到的模型就很難看了。所以我就在 ...