Advertisement

基于偏最小二乘法的结构方程模型Matlab代码.rar

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于偏最小二乘法的结构方程模型Matlab代码.rar
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 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的偏最小二乘法与ANFIS结合模型验证代码-PLSR_ANFIS: 两相模型
    优质
    本项目通过MATLAB实现偏最小二乘法（PLS）和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的结合，构建并验证了一个有效的两相预测模型。 PLSR-ANFIS是一个在MATLAB环境中使用的软件包，它结合了偏最小二乘回归（PLSR）与自适应网络模糊推理系统（ANFIS），用于构建从一组自变量X到因变量Y的预测模型。 该方法采用两阶段建模策略： 第一阶段包括： - 使用PLSR建立一个初步模型来估计Y值，记为YP。 - 再次应用PLSR以估计前一步骤中产生的误差（即YP与实际Y之间的差异），此步骤生成的误差表示为ErrP或预测错误。 第二阶段则通过ANFIS利用第一阶段得到的数据（包括最初的YP和其对应的ErrP）来构建最终的模型，该模型用于更精确地预测Y值，并记作modYP。 如何使用PLSR-ANFIS代码？ 在MCode目录下有多个MATLAB脚本可供选择。主要的功能有两个： 1. `[result,detail]=train_PLSR_ANFIS(X,Y,inputMFTypes,mfNum)`：此函数用于训练并建立上述两阶段模型。 2. `[modYP,YP,ErrP]=eval_PLSR_ANFIS(X,PLSR_ANFIS_Result)`：该函数则在新的数据集上评估已构建的预测模型。 此外，还有两个测试文件可供参考，演示了如何使用这些功能。
     
  • 基于MATLAB的偏最小二乘建模代码（pls.m）
    优质
    本简介提供了一段利用MATLAB编写的偏最小二乘(PLS)建模代码(pls.m)，适用于数据分析和统计建模任务。该代码可有效处理多变量数据集，支持预测及模型简化需求。 此代码为MATLAB代码，可直接使用且易于操作，适用于建模分析。适合初学者学习理解，代码简单明了、通俗易懂。该代码在MATLAB 2019版本上运行正常，并无需调试，本人已亲测验证过其有效性。
     
  • 基于MATLAB的偏最小二乘法代码实现
    优质
    本项目旨在利用MATLAB编程环境开发偏最小二乘回归算法的实现，适用于多元线性数据分析与建模。提供详细注释及示例数据以供学习研究使用。 一个偏最小二乘法的应用实例希望能对读者有所帮助。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的偏最小二乘法检验代码- GeneExp_and_CNV_FCsignatures
    优质
    本项目基于MATLAB开发，实现偏最小二乘法（PLS）用于分析基因表达和拷贝数变异的标志物信号强度数据集，以揭示二者间的潜在关联。 这段文字描述了一个用于再现偏小二乘法（PLSR）分析的MATLAB代码包，名为GeneExp_and_CNV_FCsignatures。该代码旨在重现AHBA基因表达的空间模式与16p11.2缺失及22q11.2缺失功能特征之间的关联结果。 依赖关系： 此代码是在R2019b版本中编写和测试的，并包含了再现报告分析所需的数据，以用于重现偏最小二乘回归（PLSR）分析以及每个基因的相关性分析。运行script_call_PLSR_and_CorrPerGene.m脚本将调用两个子脚本： - codescript1_call_PLSR_nodal_and_regional.m - codescript2_call_CorrPerGene.m 最终，偏最小二乘回归（PLSR）的结果包括解释的百分比方差（PCTVAR）和p值，以及每个基因相关性分析结果中的Pearson r、p值及FDR p值。这些结果将被保存为.xlsx文件在data文件夹中。
     
  • 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。
     
  • 偏最小二乘法的MATLAB总算法代码
    优质
    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.