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偏最小二乘回归
偏最小二乘回归
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偏最小二乘回归R代码
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偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。 偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析，典型相关分析和线性回归分 析方法的特点，因此在分析结果中，除了可以提供一个更为合理的回归模型外，还可以 同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分
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本章介绍偏最小二乘回归分析的建模方法；通过例子从预测角度对所建立的回归模型进行比较
偏最小二乘回归在SPSS软件中的实现
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详细介绍了如何SPSS软件PLS模块的安装，以及利用PlS模块进行偏最小二乘的求解
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化学计量学方法中常用的一种建模方法，可以通过通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配。 用最简的方法求得一些绝对不可知的真值，而令误差平方之和为最小。 很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达。
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包含python实现偏最小二乘回归的源代码，同时文件中还有所需数据格式
plsr偏最小二乘
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偏最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配。 用最简的方法求得一些绝对不可知的真值，而令误差平方之和为最小。 很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达。
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在实际问题中，经常遇到需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系，并研究用 一组变量（常称为自变量或预测变量）去预测另一组变量（常称为因变量或响应变量）， 除了最小二乘准则下的经典多元线性回归分析（MLR），提取自变量组主成分的主成 分回归分析（PCR）等方法外，还有近年发展起来的偏最小二乘（PLS）回归方法。 偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很 多，且都存在多重
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这是比较典型好用的matlab中pls程序
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偏最小二乘回归,其主成分个数采取交互验证的方式选取
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% explain：偏最小二乘回归,其主成分个数采取交互验证的方式选取 % w和w-star都输出的是成分得分系数 % data_ys——原始光谱数据 n*p（最后一列列是水分数据, 即因变量个数为1；之前的是光谱数据） % Y0——原始数据data_ys的最后一列数据 % nsample——原始数据data_ys的样本数 % ch0——输出原始变量方程的常数 % xish——输出
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