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偏最小二乘法的Matlab算法及个人整理资料

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简介：
本资料深入探讨了偏最小二乘法在Matlab中的实现方法，并附有作者整理的相关学习材料和案例分析。 我整理了一些关于偏最小二乘方法的资料，涵盖了迭代偏最小二乘法（NIPALS）、高斯核变换以及交叉有效性等内容。

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  • 偏最小二乘法的Matlab算法及个人整理资料
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    本资料深入探讨了偏最小二乘法在Matlab中的实现方法，并附有作者整理的相关学习材料和案例分析。 我整理了一些关于偏最小二乘方法的资料，涵盖了迭代偏最小二乘法（NIPALS）、高斯核变换以及交叉有效性等内容。
     
  • 偏最小二乘法与偏最小二乘回归_plsr_偏最小二乘法
    优质
    本文章讲解了偏最小二乘法（PLS）及其在多元数据分析中的应用，重点介绍了偏最小二乘回归(PLSR)技术，并探讨其原理和实际操作。 MATLAB偏最小二乘法的实现，文件夹内包含可用的数据。
     
  • MATLAB实现偏最小二乘法的代码-MATLAB偏最小二乘法程序RAR
    优质
    这段资源提供了一个用于实现偏最小二乘法（PLS）的MATLAB代码包。该RAR文件内含详细的MATLAB程序，适用于数据分析和建模中的多变量预测问题解决。 偏最小二乘法的MATLAB程序包括三部分内容：1. 建模原理；2. 计算方法推导；3. 交叉有效性评估及附录中的源代码。
     
  • 偏最小二乘法的MATLAB总算法代码
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    本简介提供了一段用于实现偏最小二乘法的MATLAB完整算法代码，适用于数据分析和建模中变量间多重共线性问题的解决。 pretreat.m, pretreat.m, opls.m, oscfearn.m, loscwold.m, ks.m, pls.m, Idapinv.m, plslda.m, lecr.m, plscv.m, plsidacv.m, lplscv.m, plsldacv.m, ecrcv.m, plsdcv.m, plsldadcv.m, plsmccv.m, plsldamccv.m, mcs.m inside pls.m or plslda., minside pls.m or plslda.m Imcuvepls.m, mcuveplslda.m carspls.m, carsplalda.m randomfrog.pls.m, randomfrog.plsida. ml irf.ms pa.m mwpls.m phadia.m iriv.vcn.m.
     
  • MATLAB偏最小二乘法代码
    优质
    这段资料提供了一段用于执行偏最小二乘法（PLS）分析的MATLAB代码。适用于数据建模与预测等领域，特别是当自变量和因变量间存在高度相关性时。 许多MATLAB最小二乘法的源程序可以参考，只需仔细阅读m文件中的说明即可。
     
  • 基于MATLAB的偏最小二乘法算法实现
    优质
    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。
     
  • 偏最小二乘法的Matlab源代码
    优质
    本项目提供了偏最小二乘法（PLS）的Matlab实现代码，适合进行多元线性回归分析和数据挖掘研究。代码简洁高效，包含详细注释便于理解与应用。 偏最小二乘法的Matlab源代码可以自己编写实现。这种方法在数据分析中有广泛应用，特别是在处理多变量数据集的情况下效果显著。如果你需要自己编写相关代码，可以根据数学原理来设计算法，并通过测试案例验证其正确性与效率。 需要注意的是，在编写过程中应确保遵循良好的编程实践，比如使用注释解释关键步骤、保持代码的清晰性和模块化等。此外，还可以参考相关的学术文献和资料以获取更多关于偏最小二乘法理论和技术实现的信息。
     
  • 最小二乘法的MATLAB算法
    优质
    本简介探讨了基于MATLAB平台实现最小二乘法的具体算法。文章详细介绍了该方法在数据拟合中的应用及其实现步骤，为工程计算提供了有力工具。 MATLAB算法中的随机模型及方法及其应用（二）主要探讨多元线性回归模型的建立与实际运用。该部分深入分析了如何在MATLAB环境中利用多元线性回归技术解决复杂的数据分析问题，为读者提供了丰富的案例和实践指导。
     
  • 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。