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OCPLS.zip：基于一类偏最小二乘法的分类模型-MATLAB开发

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简介：
本项目为MATLAB环境下开发的一类新型偏最小二乘法分类模型（OCPLS），适用于多元数据集的高效分类与预测，提供源代码及示例。 这是一个免费的 MATLAB 工具箱，用于使用 OCPLS 分类器进行类建模。该工具箱包括普通、非线性和鲁棒的 OCPLS 方法。非线性算法基于高斯径向基函数 (GRBF)，而鲁棒算法则基于部分稳健 M 回归 (PRM)。

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  • OCPLS.zip：基于一类偏最小二乘法的分类模型-MATLAB开发
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    本项目为MATLAB环境下开发的一类新型偏最小二乘法分类模型（OCPLS），适用于多元数据集的高效分类与预测，提供源代码及示例。 这是一个免费的 MATLAB 工具箱，用于使用 OCPLS 分类器进行类建模。该工具箱包括普通、非线性和鲁棒的 OCPLS 方法。非线性算法基于高斯径向基函数 (GRBF)，而鲁棒算法则基于部分稳健 M 回归 (PRM)。
     
  • MATLAB开发——偏最小二乘法与判别分析法
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    本课程专注于使用MATLAB进行偏最小二乘法和判别分析法的实践应用，涵盖理论讲解、代码实现及案例分析。适合数据分析与建模爱好者深入学习。 在MATLAB开发环境中应用偏最小二乘法（PLS）和判别分析法的教程及工具介绍。其中包括使用PLS进行判别分析的方法指导。
     
  • 偏最小二乘法与偏最小二乘回归_plsr_偏最小二乘法
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    本简介介绍了一种利用MATLAB软件实现PLS（偏最小二乘法）的方法。通过详细编程步骤和实例演示，为数据分析提供有效工具。 请参考我找到的关于偏最小二乘法在Matlab中的实现资料。我已经将相关文件打包好，你可以慢慢查看。希望这些资源对你有所帮助！
     
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    本资源提供了一套基于偏最小二乘法原理实现结构方程模型分析的MATLAB代码。适合研究人员和学生使用，以进行复杂数据关系建模与分析。 1. 版本：MATLAB 2014、2019a 和 2024a 2. 提供案例数据，可以直接运行 MATLAB 程序。 3. 代码特点包括参数化编程，方便更改参数设置；代码思路清晰且注释详尽。 4. 适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业及毕业设计。
     
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    本研究利用MATLAB软件平台实现了偏最小二乘法（PLS）的算法，并对其在数据处理中的应用进行了探讨。 所谓偏最小二乘法是指在进行基于最小二乘法的线性回归分析之前，对数据集进行主成分分析以实现降维处理。下面提供的源码由GreenSim团队免费提供使用，请在引用时注明来源为GreenSim团队。