以往研究中,多元线性回归分析常用于微生物群落-环境因子关联分析,且采用最小二乘法估计回归系数使残差平方和最小,但自变量间的多重相关关系或低于变量数的样本数往往使其失效。由于偏最小二乘法回归分析(Partial least squares regression, PLS)能够在自变量间存在多重相关关系和样本数低于变量数的条件下执行回归建模,...
PLS的K-折交叉验证 PLS的蒙特卡洛交叉验证(MCCV)。 PLS的双重交叉验证(DCV) 使用蒙特卡洛抽样方法进行离群点检测 使用CARS方法进行变量选择。 使用移动窗口PLS(MWPLS)进行变量选择。 使用蒙特卡洛无信息变量消除法(MCUVE)进行变量选择 进行变量选择 建立PLS回归模型 这个例子说明了如何使用基准近红外数据建立PLS模型。
有监督的降维方法,除了常用的LASSO,还有一种叫PLS(偏最小二乘法 Partial Least Squares,或称PLSR 偏最小二乘法回归)。PLSR对成分分析和回归十分友好。 偏最小二乘法回归主要用于解决多对多的线性回归分析问题,尤其是变量之间存在多重相关性、变量多但样本容量小、异方差等问题时...
PLS-DA: 偏最小二乘法判别分析 偏最小二乘法判别分析(PLS-DA,Partial Least Squares Discriminant Analysis)经常用来处理分类和判别问题。其与PCA类似,不同的是PCA是无监督的,PLS-DA是有监督的。 当样本组间差异大而组内差异小时,无监督分析方法可以很好的区分组间差异。反之样本组间差异不大,无监督的方法就...
PLS偏最小二乘法偏最小二乘法是一种新型的多元统计数据分析方法它于1983年由伍德swold和阿巴诺calbano等人首提示来的偏最小二乘法有机的结合起来了在一个算法下可以同时实现回归建模多元线性回归数据结构简化主成分分析以及两组变量之间的相关性分析典型相关分析 偏最小二乘法(Partial LeastSquare)通过最小化误差...
PLS回归可以分为两个主要步骤:PLS分解和回归。 1.PLS分解: PLS分解是将原始的预测变量X和响应变量Y分解为一系列的主成分。在每个主成分中,PLS根据两者之间的协方差最大化方向来寻找最佳线性组合。PLS根据以下步骤来获得主成分: 1)建立初始权重向量w,通常是随机初始化的; 2) 计算X和Y之间的协方差cov(X,Y); ...
偏最小二乘回来方法 1 偏最小二乘回来方法(PLS) 背景介绍 在经济管理、教化学、农业、社会科学、工程技术、医学和生物学中,多元线性回来分析是一种普遍应用的统计分析与预料技术。多元线性回来中,一般采纳最小二乘方法(Ordinary Least Squares :OLS)估计回来系数,以使残差平方和达到最小,但当自变量之间存在多重...
🔍 偏最小二乘法PLS,一种强大的数据分析工具,带你深入了解其特征、定义和基本思路。🌟 特征亮点: 1️⃣ 完全基于原始数据,通过迭代算法揭示变量间的线性关系,并估算隐变量值。 2️⃣ 假设变量间存在相关性,无需在图或公式中明确标注。📚 定义解析: ...
这种情况下,传统的最小二乘法就不再适用。💡幸运的是,偏最小二乘法回归(PLS)应运而生。PLS能够在自变量存在严重多重相关性的条件下进行回归建模,允许在样本点个数少于变量个数的条件下进行回归建模,并且在最终模型中包含所有的自变量。此外,PLS还能更易于辨识系统信息与噪声,使得每一个自变量的回归系数更容易...