偏最小乘回归模型（Partial Least Squares Regression, PLSR）在Matlab中的实现

最新推荐文章于 2025-06-19 16:44:23 发布
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本文介绍了如何在Matlab中实现偏最小乘回归模型(PLSR)，适用于处理高维数据和多重共线性问题。通过使用plsregress函数，结合数据预处理、主成分选择及模型评估，可以建立有效的线性关系模型，以预测因变量。

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偏最小乘回归模型（Partial Least Squares Regression, PLSR）在Matlab中的实现

偏最小乘回归模型（Partial Least Squares Regression, PLSR）是一种统计建模方法，用于建立自变量与因变量之间的线性关系模型。它适用于多元线性回归问题，特别适用于高维数据集和具有多重共线性的情况。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现偏最小乘回归模型。

首先，我们需要准备数据。PLSR模型要求训练集包含自变量（X）和因变量（Y）的样本数据。假设我们有n个样本，每个样本有p个自变量和q个因变量。我们可以将自变量和因变量分别表示为X和Y的矩阵，其中X的大小为n×p，Y的大小为n×q。

接下来，我们可以使用Matlab中的plsregress函数来拟合PLSR模型。该函数的用法如下：

[Xloadings,Yloadings,Xscores,Yscores,beta,pctVar] =</
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R语言中的偏最小乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）和判别分析（Discriminant Analysis,
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掌握偏最小二乘回归：从理论到实践
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06-19 459
偏最小二乘回归（PLSR）是一种有效的多变量统计分析方法，在处理具有高度共线性特征的数据集时显示出其优越性。与传统的最小二乘法相比，PLSR不仅关注响应变量，同时还在预测过程中考虑了自变量的信息，提高了模型的解释力和预测准确性。在数据分析和统计学领域，PLSR作为主要工具之一，广泛应用在多个领域中，如化学计量学、生物信息学和市场研究等。本章将从PLSR的定义和其发展背景讲起，进而深入分析它在数据分析中的重要性，为后续章节中介绍的编程实现、理论基础、模型选择及应用领域等内容打下基础。
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偏最小二乘法回归（Partial Least Squares Regression）
Ai_yunyun的博客
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kdh的专栏
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全文链接：http://tecdat.cn/?p=2655此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并讨论这两种方法的有效性（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。当存在大量预测变量时，PLSR和PCR都是对因变量建模的方法，并且这些预测变量高度相关或甚至共线性。两种方法都将新的预测变量（称为成分）构建为原始预测变量的线性组合，但它们以不同的方式构造这些...
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