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。
在MATLAB中,PLS算法模型的建立主要依赖于PLS回归函数plsregress。该函数可以根据输入变量和输出变量,求解PLS模型的回归系数。 具体使用方式如下: ```matlab [X,Y] = loadsomedata(; % 加载数据 ``` 函数参数说明: -X:输入变量矩阵,大小为m×n,其中m为样本数,n为输入变量数。 -Y:输出变量矩阵,大小为m×p,...
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'); % 显示光谱数据。xlabel('波长指数');ylabel('强度'); 参数设定 A=6; % 潜在变量(LV)的数量。method='center'; % 用于建立PLS模型的X的内部预处理方法PLS(X,y,A,method); % 建立模型的命令 pls.m函数返回一个包含成分列...
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'); % 显示光谱数据。 xlabel('波长指数'); ylabel('强度'); 参数设定 A=6; % 潜在变量(LV)的数量。 method='center'; % 用于建立PLS模型的X的内部预处理方法 PLS(X,y,A,method); % 建立模型的命令 pls.m函数返回一个包含...
pls.m函数返回一个包含成分列表的对象PLS。结果解释。 regcoef_original:连接X和y的回归系数。 X_scores:X的得分。 VIP:预测中的变量重要性,评估变量重要性的一个标准。 变量的重要性。 RMSEF:拟合的均方根误差。 y_fit:y的拟合值。 R2:Y的解释变异的百分比。
MATLAB中PLS算法的实现 数学模型: MATLAB中用plsregress函数实现的偏最小二乘回归,该函数用的是一种简化的偏最小二乘算法,其数学模型如下: 得分、载荷向量(主成分系数)、和中心化变量X0、Y0之间的关系是: XL=X0’*XS; YL=Y0’*XS; 其中,XS=X0*W,W跟X0’*Y0的奇异值分解有关系,XL、YL是X0、Y0在XS...
pls.m函数返回一个包含成分列表的对象PLS。结果解释。 regcoef_original:连接X和y的回归系数。 X_scores:X的得分。 VIP:预测中的变量重要性,评估变量重要性的一个标准。 变量的重要性。 RMSEF:拟合的均方根误差。 y_fit:y的拟合值。 R2:Y的解释变异的百分比。
2、基于目标优化的PLS模型的计算 2.1 PLS的准则函数 准则函数通俗的讲就是提取主元时所按照的准则,与PCA不同,PLS在提取主元时考虑的不仅是能最大程度概括自变量空间的数据信息,还应该考虑自变量主元对于因变量变化的解释作用。因此J.Hinkle提出的新的残差平方和指标: ...
MATLAB中PLS算法的实现 数学模型: MATLAB中用plsregress函数实现的偏最小二乘回归,该函数用的是一种简化的偏最小二乘算法,其数学模型如下: 得分、载荷向量(主成分系数)、和中心化变量X0、Y0之间的关系是: XL=X0’*XS; YL=Y0’*XS; 其中,XS=X0*W,W跟X0’*Y0的奇异值分解有关系,XL、YL是X0、Y0在XS...