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。 plot(X'); % 显示...
在MATLAB中,可以使用以下函数实现偏最小二乘法回归模型、离群点检测和变量选择: 1.偏最小二乘法(PLS)回归模型: - `plsregress`:该函数用于计算偏最小二乘法(PLS)回归模型。它可以输出回归系数、预测结果以及其他性能指标。 2.离群点检测: - `mahal`:该函数用于计算多元正态分布下的马氏距离,可以作为离群点...
Matlab中的偏最小二乘法(PLS)回归模型,离群点检测和变量选择#matlab建模 #matlab程序代做 #偏最小二乘法 #偏最小二乘法 #回归 #离群点 - 拓端数据tecdat于20220803发布在抖音,已经收获了15个喜欢,来抖音,记录美好生活!
00:00/00:00 Matlab中的偏最小二乘法(PLS)回归模型,离群点检测和变量选择 tecdat拓端发布于:浙江省2022.08.03 15:34 +1 首赞 Matlab中的偏最小二乘法(PLS)回归模型,离群点检测和变量选择
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
PLS回归模型是一种多元线性回归方法,能够有效地解决自变量多重共线性问题。在实际应用中,数据分析过程中往往存在离群点和冗余变量,如何有效地检测离群点和选择变量对提高模型性能具有重要意义。本文将介绍MATLAB中PLS回归模型的实现,以及离群点检测和变量选择的方法及应用。 二、MATLAB中PLS回归模型的实现 1.数据准备与...
进行变量选择 结果解释: 模型结果是一个矩阵,储存了每一个相互关系中的选择变量。概率:每个变量被包含在最终模型中的概率。越大越好。这是一个衡量变量重要性的有用指标。 本文摘选 《 Matlab中的偏最小二乘法(PLS)回归模型,离群点检测和变量选择 》 ,点击“阅读原文”获取全文完整资料。
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进行变量选择 结果解释: 模型结果是一个矩阵,储存了每一个相互关系中的选择变量。概率:每个变量被包含在最终模型中的概率。越大越好。这是一个衡量变量重要性的有用指标。 本文摘选 《 Matlab中的偏最小二乘法(PLS)回归模型,离群点检测和变量选择 》 ,点击“阅读原文”获取全文完整资料。