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MATLAB中的PLS代码

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简介：
本段介绍如何在MATLAB中编写和使用偏最小二乘法（PLS）代码，包括数据准备、模型训练及预测应用等步骤。 这段文字描述了一个经过验证的MATLAB PLS代码。使用该代码时，只需输入样品数据xo、y0以及验证样品X，即可直接输出Y结果。可以放心使用此代码。

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  • MATLAB中的PLS代码
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    本段介绍如何在MATLAB中编写和使用偏最小二乘法（PLS）代码，包括数据准备、模型训练及预测应用等步骤。 这段文字描述了一个经过验证的MATLAB PLS代码。使用该代码时，只需输入样品数据xo、y0以及验证样品X，即可直接输出Y结果。可以放心使用此代码。
     
  • Matlab中的存档算法代码-PLS-DA：硬PLS-DA与软PLS-DA的MATLAB实现
    优质
    这段简介可以描述为：Matlab中的存档算法代码-PLS-DA提供了硬PLS-DA和软PLS-DA两种偏最小二乘判别分析方法在MATLAB环境下的具体实现，帮助用户便捷地进行数据分析与模型构建。 在MATLAB中实现硬PLS-DA和软PLS-DA的存档算法代码（版本0.9.4）已经发布。此软件工具箱提供了数据预处理、模型解释及可视化等功能。主类`PLSDAModel`负责逻辑，并包含了这两种方法及其辅助算法的具体实现，该类实例代表实际模型并提供用于数据可视化的相关方法。此外，还包含一个图形用户界面（GUI），由`PLSAGUI`类提供，允许用户创建和操作数据集、以交互方式校准及浏览模型。 在最新版本0.9.4中进行了以下更新： - GUI布局工具箱已与MATLAB 2020b兼容性进行更新。 - 提供了更改历史记录功能。 安装方法包括通过.mltbx安装包或.ziptarchive形式获取。要获得最新的源代码，可以克隆GitHub仓库。
     
  • PLS算法(Matlab代码).zip
    优质
    本资源提供了一种名为PLS（偏最小二乘法）算法的Matlab实现代码。适用于数据分析、统计建模和机器学习等领域，助力科研与工程应用中的多变量分析问题求解。 偏最小二乘算法（PLS）在MATLAB中的实现及实例演示。
     
  • MATLAB中的PLS回归
    优质
    本文介绍了在MATLAB环境中进行偏最小二乘(PLS)回归分析的方法和步骤，包括数据准备、模型构建及结果解释。 function [B, options, Yhat, RMSEP] = pls2reg(X, Y, PC, premethod, XTst, YTst) [ntrn, nfea] = size(X); [ntrn, nres] = size(Y); if nargin < 4 premethod = 1; end if nargin < 3 PC = 10; end
     
  • MATLAB中的PLS实现
    优质
    本文档详细介绍了在MATLAB环境下如何实现偏最小二乘法（PLS）分析，包括相关函数的应用及示例代码。 使用MATLAB实现偏最小二乘法（PLS）并附上解释及应用实例。提供学习PLS的基础资料。
     
  • 最全面的MATLAB实现PLS代码
    优质
    本资源提供了详尽且实用的MATLAB编程教程与源代码，专注于偏最小二乘法（PLS）模型的构建和优化。适合科研人员及工程师深入学习并应用于数据驱动的研究项目中。 最全的在MATLAB下实现PLS的代码，内容非常全面。
     
  • 偏最小二乘(PLS)的Matlab代码
    优质
    这段简介可以描述为：“偏最小二乘法（PLS）是一种多变量统计技术，在这里我们提供基于MATLAB编程环境下的PLS实现方法和相关代码，方便用户理解和应用这一算法。” 偏最小二乘（PLS）的MATLAB代码实现可以整理为一个实用的MATLAB函数，方便使用。
     
  • Matlab中的偏最小二乘法代码-PLS回归算法
    优质
    这段内容介绍了一段用于执行偏最小二乘法（PLS）回归分析的MATLAB代码。通过该程序，用户可以高效地进行数据建模和预测，在变量间多重共线性较强时尤其适用。 偏最小二乘法（PLS）、基于核的潜在结构正交投影(K-OPLS)以及基于NIPALS的OPLS方法都是常用的统计分析技术。这里提到的是根据Yi Cao实现的PLS回归算法，以及K-OPLS和使用R包实现的基于NIPALS分解循环的OPLS。 为了说明如何在JavaScript中使用一个名为ml-pls的库来执行偏最小二乘法（PLS）分析，请参考以下代码示例： ```javascript import PLS from ml-pls; var X = [[0.1, 0.02], [0.25, 1.01], [0.95, 0.01], [1.01, 0.96]]; var Y = [[1, 0], [1, 0], [1, 0], [0, 1]]; var options = { latentVectors: 10, tolerance: 1e-4 }; var pls = new PLS(options); pls.train(X,Y); // 假设你已经创建了Xtrain、Xtest、Ytrain等数据集。 ``` 这段代码展示了如何使用ml-pls库来训练一个PLS模型，其中`options.latentVectors`设置为10，表示要提取的潜在变量数量；而`tolerance: 1e-4`则定义了算法停止迭代时的最大误差容限。
     
  • MATLAB中PLS的主程序实现
    优质
    本篇文章详细介绍了在MATLAB环境中如何编写和运行偏最小二乘法（PLS）的主程序，旨在帮助工程师与科研人员更高效地进行数据分析与建模。 PLS的MATLAB实现主程序包括预处理和定量分析等功能，并可结合PLS工具箱进行各种数据处理。
     
  • MATLAB PLS工具包
    优质
    MATLAB PLS工具包是一款用于数据分析的强大软件包，支持偏最小二乘回归(PLS)等统计方法，适用于多变量数据建模与解析。 适用于Matlab的偏最小二乘回归工具包非常实用且安装简便，功能强大。提供的序列号仅限半个月使用期限，如需继续使用则必须重新申请，并且只能通过非商业邮箱（例如edu后缀）申请。若想获取完整版，则需要付费购买；如果有破解程序的话希望能相互分享一下。当序列号过期时，可以将系统时间调回以继续使用该工具包。