Advertisement

基于MATLAB的偏最小二乘（PLS）及光谱预处理程序_PLS_光谱_光谱预处理_MATLAB_log_偏最小二乘法PLS

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供了一套基于MATLAB的工具，用于执行偏最小二乘回归(PLS)分析及其相关的光谱数据预处理方法。用户可以利用该程序高效地进行化学、生物等领域的数据分析和建模工作。 可以对光谱数据进行预处理，除了偏最小二乘法之外，还有一些其他方法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB的偏最小二乘（PLS）及光谱预处理程序_PLS_光谱_光谱预处理_MATLAB_log_偏最小二乘法PLS
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB的工具，用于执行偏最小二乘回归(PLS)分析及其相关的光谱数据预处理方法。用户可以利用该程序高效地进行化学、生物等领域的数据分析和建模工作。 可以对光谱数据进行预处理，除了偏最小二乘法之外，还有一些其他方法。
     
  • 关于偏最小二乘(PLS)及光谱预处理的Matlab程序
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的工具包，用于实现偏最小二乘（PLS）算法及其在化学计量学中的应用，并包含了多种常用的光谱数据预处理方法。 在网上可以找到一些关于PLS和光谱预处理的Matlab程序，这些程序种类繁多，都可以参考使用。如果有需要的话，可以看看这些资源。
     
  • 基于偏最小二乘法（PLS）及光谱预处理的MATLAB程序在光谱数据分析中的应用
    优质
    本研究介绍了一种结合偏最小二乘法(PLS)与多种光谱预处理技术的MATLAB程序，用于优化光谱数据的分析效果。 可以对光谱数据进行预处理，除了偏最小二乘法之外，还有一些其他方法。
     
  • 偏最小二乘回归的MATLAB程序包.rar_偏最小二乘_光谱回归预测_光谱处理_光谱数据分析_MATLAB
    优质
    本资源提供一套用于执行偏最小二乘回归（PLS）分析的MATLAB程序包，适用于光谱数据的回归预测与预处理。包含相关算法实现及示例代码。 可以建立预测分析模型来处理光谱数据建模，这种方法非常实用。
     
  • 光谱近红外偏最小二乘法建模方法_pls_
    优质
    本研究探讨了利用近红外光谱技术与偏最小二乘法（PLS）进行定量分析的方法，旨在优化模型预测准确性。通过实验验证不同参数设置对模型效果的影响，为实际应用提供理论依据和实践指导。 用于近红外光谱偏最小二乘法建模以及在建模前选择偏最小二乘法交互验证的主成分数。
     
  • 偏最小二乘回归(PLS)
    优质
    偏最小二乘回归（PLS）是一种统计方法，用于建立两个变量集之间的关系模型。它特别适用于多重共线性和小样本数据的情况，在化学、生物信息学等领域应用广泛。 这是比较典型且好用的MATLAB中的PLS程序。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的PLS偏最小二乘法实现
    优质
    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！
     
  • PLS.zip_PLS光谱_near-infrared_偏最小二乘法_定量光谱_近红外血液
    优质
    本研究探讨了利用PLS（偏最小二乘法）在near-infrared（近红外）频段进行血液成分定量分析的方法，通过优化的算法提高光谱数据准确性与可靠性。 利用偏最小二乘法对近红外光谱进行血液的定量分析。
     
  • 偏最小二乘回归技术(PLS)
    优质
    偏最小二乘回归（PLS）是一种统计方法，用于建立两个变量集之间的关系模型。它尤其适用于多对多预测问题及数据量小于变量数的情况，通过提取原始变量的线性组合或成分来简化数据分析。 偏最小二乘回归（PLSR：partial least squares regression）是一种多元统计数据分析方法，主要用于研究多因变量与多自变量之间的关系建模问题，在各变量内部高度线性相关的情况下尤其有效。此外，该方法还较好地解决了样本数量少于变量数量等问题。