本文介绍了如何结合主成分分析（PCA）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）进行数据回归预测。通过PCA降维和特征提取，再利用BiLSTM的序列建模能力，提升预测准确性。文章提供了Matlab代码示例，包括PCA预处理、BiLSTM建模和预测结果评估。
主成分分析与BiLSTM结合实现数据回归预测 - 附Matlab代码
数据回归预测是机器学习领域的一个重要研究方向。在数据预处理阶段，主成分分析（PCA）被广泛应用于降维和特征提取。同时，循环神经网络（RNN）的变种——双向长短期记忆网络（BiLSTM）在序列建模方面具有良好的性能。将PCA和BiLSTM结合起来，可以充分利用它们的优势，实现更为准确的数据回归预测。
本文将介绍一种基于PCA和BiLSTM的数据回归预测方法，并提供完整的Matlab代码进行演示。
首先，我们使用PCA对原始数据进行降维和特征提取，减少了待训练模型的维度和复杂度，从而使模型更容易学习并提高预测效果。PCA的具体实现步骤如下：
% 原始数据矩阵为X，n为特征数，m为样本个数
[n, m] = size(X);
% 中心化原始数据
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