利用PCA-PCR的主成分回归分析预测模型,特别适用于光谱等回归分析建模 ID:9630668550086956
PCA-PCR步骤
通常在构建模型时,我们会删除一些(不必要的)相关预测变量而不包括模型,但鉴于我们正在执行 PCA,我们不会这样做,因为应用 PCA 的想法是生成新的主成分(它们不会相互关联)并用降低的维度替换当前的预测变量集。 pcmol <- prcomp(ca_eeued, scale. = TRUE, center = TRUE) 通过观察 PCA 的输出,我们可以看到前...
PCA通常用于数据预处理,以减少数据的复杂性,同时尽量保留原始数据集的变异性。 而PCR是一种多元回归分析方法,它使用PCA得到的主成分作为自变量来预测一个因变量。PCR主要用于处理多重共线性问题,即当自变量之间高度相关时,直接进行多元回归可能会导致不稳定的参数估计。通过先进行PCA降维,PCR能够减少共线性的影响,并构建...
1主成分分析PCA: 降维思想:将一组高度相关的自变量转换为一组相互独立的、不存在线性关系的变量,转换后的变量称为主成分,主成分可反映原始数据的大部分信息。一般在自变量个数太多或者存在严重相关关系时使用主成分分析对自变量进行处理,主成分分析一般作为研究中的一个中间环节。 构建过程: 通常数学上的处理就是将原...
PCR第一个采用了主成分分析法(PCA)消除F共线性,在正交的主成分得分与负载中获取数据,提取出的主成分可能会出现在与输出空间不一致的子空间中,最终结束在一个不准确的模型预期L。PI'S用改变输人变量,使其与输出空问关联的方法克服了这一缺点。CR方法可以用到OLWPCR/PI'S中去,常常可以改善模型的精度。所有⒈...
本发明公开了一种PCAT1实时荧光定量PCR检测方法,包括以下步骤:A,血清中总RNA的提取;B,逆转录合成cDNA;C,荧光定量PCR扩增;D,对上述建立荧光定量PCR检测PCAT1的方法进行特异性,重复性方法学评价,本发明易操作,准确,所采用的实时荧光定量PCR检测方法,巧妙的运用PCR技术的DNA高效扩增,高效,灵敏的检测PCAT1.鞠少卿...
建立前r个主成分的生态梯度轴(EGA(PCr)],估算误差为d(j).对白榆全分布区20个群体的样点6维环境因子PCA求算的EGA(PCr),取r=1,2,3,建立3个生态梯度轴,... 顾万春,王维胜,李斌,... - 《生态学报》 被引量: 0发表: 1992年 生态梯度轴(EGA)用于林木生态遗传的研究——CA方法估算EGA(CA_1)和EGA(r...
我们发现下列公司与PCA Corporation相近,它们都属于相关的行业。我们还考虑了规模、增长和各种财务指标,并将列表缩小到以下范围。 PCA的预期FFO (InvestingPro)基准 名称代码预期FFO (InvestingPro) PCA CorporationOTCPK:PCRD.FNA Information TechnologySECTOR:IT.JP0 K ...
完整Matlab代码实现:https://github.com/ShieldQiQi/PCA-PCR-PLSR-Matlab-code 一、OLSR 即为普通最小二乘回归,对此我们应该十分熟悉,各种大物材料力学实验都会用到这种方法,只不过我们当时使用的单变量的数据,当数据集涉及到矩阵,多维变量的形式时,就需要使用更加普遍适用的模型,我们设原始数据自变量(independent val...