Advertisement

偏最小二乘法与偏最小二乘回归_plsr_偏最小二乘法

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 偏最小二乘回归分析
    优质
    偏最小二乘回归分析是一种统计方法，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情况下的预测建模和解释多因变量与多自变量间复杂联系。 偏最小二乘法回归分析用于处理光谱数据，并通过交叉验证对该模型进行验证。
     
  • 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。
     
  • 偏最小二乘回归分析.pdf
    优质
    《偏最小二乘回归分析》介绍了一种统计学方法，用于建立多变量数据集之间的关系模型。该技术尤其适用于解释性建模中自变量与因变量间存在高度相关性的场景。 本章介绍偏最小二乘回归分析的建模方法，并通过实例从预测角度对所建立的回归模型进行比较。
     
  • 偏最小二乘法分析
    优质
    偏最小二乘法分析是一种统计方法，用于建立两个变量集之间的关系模型，尤其适用于多对多线性回归情形下的数据挖掘与预测。 基于偏最小二乘回归分析的综述文章将详细介绍偏最小二乘法的求解方法。
     
  • 主成分回归与偏最小二乘回归
    优质
    简介：主成分回归和偏最小二乘回归是多元统计分析中用于处理多重共线性和高维度数据的两种方法。它们通过降维技术来简化复杂模型，提高预测准确性。 MATLAB可以直接替换数据进行运行。主成分回归分析（Principal Component Regression, PCR）是一种多元回归分析方法，旨在解决自变量之间存在的多重共线性问题。
     
  • 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。
     
  • 偏最小二乘回归的分析.docx
    优质
    本文档深入探讨了偏最小二乘回归（PLS）这一统计方法的应用与原理，旨在为研究者提供一种有效处理多变量数据集的技术手段。 本段落将介绍数学建模中偏最小二乘法的应用，并阐述其原理以及提供项目案例代码。