偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)

最新推荐文章于 2024-03-14 15:57:09 发布
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偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)是一种统计分析方法，旨在找到线性变换以最大化X和Y之间的协方差，同时保持变量的方差。与典型相关分析不同，PLSR不仅寻求相关系数最大化，还考虑了方差最大化。通过逐步迭代，PLSR可以建立从X到Y的映射关系，常用于数据回归和分类任务。" 126772812,12399041,CSS动效实践：打造Material风格扁平化按钮,"['CSS', '前端', 'Vue']

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参考博客：典型相关分析、偏最小二乘回归

给定数据自变量 X X X和因变量 Y Y Y，
最小二乘回归：找的是一个线性变换 A A A，让 ∥ Y − X A ∥ F \|Y - XA\|_F ∥Y−XA∥F​最小
典型相关分析：找的是两个向量 w x , w y w_x,w_y wx​,wy​，让 X X X和 Y Y Y分别在这两个向量上的投影系数的相关系数最大化，也就是优化问题
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掌握偏最小二乘回归：从理论到实践
weixin_35705784的博客
06-19 481
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。
偏最小二乘法回归（Partial Least Squares Regression）
Ai_yunyun的博客
10-09 4094
PCA 通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。中的数据点按特征进行 PCA 之后，拆接出单个映射方向的特征向量及投影，再用投影对。就是要求的投影方向。缺点在于对特征的处理方式比较粗糙，用的是线性回归来表示。可逆，这样就可以用最小二乘法来进行回归了，这样的称为主元回归（PCR）。在某条线上的投影，因此会存在线性回归的一些缺点；（这里的主成分并不是通过 PCA 得出的主成分）在计算模型的过程中，得到了。6）综合 4）和 5），得到优化目标。
偏最小二乘回归
兴兴点灯
12-12 6674
偏最小二乘回归： 多重共线性下，多变量对多变量的回归。本质上是对自变量做矩阵变换后的最小二乘回归。特点是矩阵变换的变换来源。
r语言pls分析_R语言中的偏最小二乘PLS回归算法
weixin_39842937的博客
12-19 721
偏最小二乘回归：我围绕结构方程建模(SEM)技术进行一些咨询，以解决独特的业务问题。我们试图识别客户对各种产品的偏好，传统的回归是不够的，因为数据集的高度分量以及变量的多重共线性。PLS是处理这些有问题的数据集的强大而有效的方法。主成分回归是我们将要探索的一种选择，但在进行背景研究时，我发现PLS可能是更好的选择。我们将看看PLS回归和PLS路径分析。我不相信传统的扫描电镜在这一点上是有价值的，因...
Partial Least Squares Regression_回归_偏最小二乘_偏最小二乘回归算法_最小二乘回归.zip
10-11
偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，PLSR）是一种多元统计分析方法，它结合了主成分分析和线性回归的特点，常用于处理高维数据集中的多重共线性和结构复杂性问题。在实际应用中，PLSR常用于化学、...
Partial Least Squares Regression_回归_偏最小二乘_偏最小二乘回归算法_最小二乘回归_源码.zi
09-30
偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，PLSR）是一种统计分析方法，常用于处理具有多重共线性和高维特征的数据集。该方法结合了主成分分析（PCA）和线性回归，旨在找到能够最大化预测变量与响应变量...
R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归
拓端研究室TRL
12-07 2018
偏最小二乘回归是一种回归形式 。 当使用pls时，新的线性组合有助于解释模型中的自变量和因变量。在本文中，我们将使用pls预测“收入”。 首先，我们将数据分为训练和测试集来准备数据。 在上面的代码中，我们设置“ set.seed函数”以确保可重复性。然后，我们创建了“ train”对象 。 现在，我们使用 “plsr”函数创建模型，然后使用“ summary”函数检查结果。我们 使用交叉验证。下面是代码。 输出包括“验证”部分中均方根误差 。因为有17个独立变量，所以有17个成分
偏最小二乘回归分析
weixin_54204022的博客
10-03 6257
PCTVAR是一个两行的矩阵，其中的每一行的每一个元素对应着自变量提取成分的贡献两，第二行的每个元素对应着因变量提取出成分的二贡献两；偏最小二乘回归方法指的是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变量之间存在多重相关性时，而观测数据又比较少，则使用偏最小二乘回归方法具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。试对表1.2 中的38名学生的体质和运动能力数据，使用偏最小二乘法建立5个运动能力指标与7个体质变量的回归方程。对应的得分向量式单位向量，且不同的得分向量为正交的；
偏最小二乘回归分析(PLS)
07-18
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析的研究内容，提供更丰富、深入的一些 信息。
偏最小二乘回归方法 python代码
12-27
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
C语言实现PLS偏最小二乘回归(可在STM32单片机上运行)
11-30
偏最小二乘回归：当数据量小，甚至比变量维数还小，而相关性又比较大时使用，这个方法甚至优于主成分回归。
Partial Least Squares Regression (PLS)
资源备忘
03-02 1907
http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/pls.htmOverviewPartial least squares (PLS) is sometimes called "Projection to Latent Structures" because of its general strategy. The X variables (the
MachineLearning 27. 机器学习之偏最小二乘回归应用于生存分析 (plsRcox)
最新发布
weixin_41368414的博客
03-14 1255
简 介偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，PLS Regression）是一种常用的统计建模方法，用于解决多元线性回归中自变量间高度相关的问题。在偏最小二乘回归中，通过将原始自变量转换为一组新的综合变量（称为主成分或潜在变量），然后再使用这些主成分进行回归分析，从而减少自变量之间的共线性，并且提高模型的稳定性和预测能力。偏小二乘回归提供...
偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression）笔记
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闲渔的专栏
01-09 3万+
看一篇文章，其中提到了偏最小二乘回归PLS，PLS方法在普通多元回归的基础（最小二乘法），结合了主成分分析PCA和典型相关分析CCA的思想，解决回归分析中自变量多重共线性的问题。 首先需要补充一下PCA和CCA的基础知识，其中最小二乘法比较常见，参见百度百科：最小二乘法 1. 主成分分析PCA 了解PCA，当然是 wiki:PCA，多元统计中，PCA在减少数据集的维数同时，保留住
partial least squares regresssion （PLSR）偏最小二乘
m0_46268055的博客
03-13 810
2f。
Matlab实现偏最小二乘回归分析教程及数据
在现代数据分析和统计建模领域，偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，PLSR）是一种被广泛应用的技术，尤其适用于处理高维数据和多重共线性问题。该技术通过提取自变量的主成分，并将这些成分用于预测...
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