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。
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); ...
最小偏二乘回归方法(Partial Least Squares Regression:PLS)就是应这种实际需要而产生和发展的一种有广泛适用性的多元统计分析方法。它于1983年由S.Wold和C.Albano等人首次提出并成功地应用在化学领域。近十年来,偏最小二乘回归方法在理论、方法和应用方面都得到了迅速的发展,己经广泛地应用在许多领域,如生物信息学...
💡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解释。
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...
偏最小二乘回归是一种回归形式 。 当使用pls时,新的线性组合有助于解释模型中的自变量和因变量。 在本文中,我们将使用pls预测“收入” 。 r library(Ecdat) ## 'data.frame': 753 obs. of 18 variables:## $ work : Factor w/ 2 levels "yes","no": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...## $ ho...
偏最小二乘回归方法1 1 偏最小二乘回归方法 (PLS) 背景介绍在经济管理、教育学、农业、社会科学、工程技术、医学和生物学中,多元线性回归分析是一种普遍应用的统计分析与预测技术。多元线性回归中 ,一般采用最小二乘方法(Ordinary Least Squares :OLS) 估计回归系数,以使残差平方和达到最小,但当自变量之间存在多...
本文建立偏最小二乘法(PLS)回归(PLSR)模型,以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型,我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法,可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据。 步骤 建立PLS回归模型 PLS的K-折交叉验证