PLS(偏最小二乘)可以看作是PCA的有监督版本。它不仅能降低数据维度,提高计算效率,还能通过交叉验证有效地确定合理的维数。🔍在R语言中,我们可以使用caret包的train()函数来实现PLS降维,只需将method参数设置为pls即可。📚通过PLS降维,我们可以在保持数据结构的同时,减少建模的复杂性和计算时间。🏎️0 0 发表...
如果你的样品之间相关性不强,这时候主成分分析降维的效果其实不太好,就可以试试这种有监督的学习方法---PLS-DA来代替PCA。 首先我们构建一下数据(随便找的,没有意义),行名为基因,列名为样本。 我们做下PCA看看效果。 setwd("F:/生物信息学/PLS-DA") A <- read.csv("pl.csv",header = T,row.names =...
Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏小二乘回归预测(完整源码和数据) 1.输入多个特征,主成分降维后输入偏小二乘进行回归; 2.算法新颖,包含评价指标MAE、R2等,出图多(误差图、帕累托图)～ 3.运行环境Matlab2018b及以上。 程序设计 完整程序和数据获取方式(资源出下载):Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏最小二乘...
将数据投影到低维空间中。 偏最小二乘判别分析(PLSDA): PLSDA 是一种适用于多变量数据的降维方法,它通过最小化类内散度矩阵来找到最佳的投影方向。PLSDA 的步骤如下: 对每个类别进行主成分分析(PCA)。 计算类内散度矩阵和类间散度矩阵。 计算广义特征值问题的解,得到投影矩阵。 将数据投影到低维空间中。 最...
郁磊(副教授), 主要从事MATLAB 编程、机器学习与数据挖掘、数据可视化和软件开发、近红外光谱分析、生理系统建模与仿真,具有丰富的实战应用经验,主编《MATLAB智能算法30个案例分析》、《MATLAB神经网络43个案例分析》相关著作。已发表多篇高水平的国际学术研究论文。 【导师随行】: 1.建立导师助学交流群,长期进行答疑及...
为了提高车辆视频检测和训练速度,针对车辆视觉特征维数较高的普遍问题,构造了一种特征降维方法,采用偏最小二乘( PLS )法对包含正、负样本的训练集图像进行分解;通过变量投影重要性分析( VIP )法评价原始特征对分解结果的贡献得分,将得分降序排序并选用高分特征直接张成低维空间,实现数据降维,并以低维数据为输入项,...
降维与特征选择中的PLS、PCR-机器学习文档类资源Dr**年パ 上传29.72 MB 文件格式 rar matlab 代码+实例 这是PLS和PCR的两个具体实例,里面包括代码、数据以及相对应的结果,可以直接改相关数据就行~~~点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:13 积分 电信网络下载 ...
偏最小二乘回归(PLS)是一种监督式方法,包含了主成分分析、典型相关分析的思想。利用PLS降维的目的是使提取后得到的特征变量不仅能很好的概括原始变量的信息,而且对因变量有很强的解释能力。 (0)踩踩(0) 所需:1积分 双向LSTM (BiLSTM) 2025-02-05 15:18:52 ...
步骤01:将原始训练集随机划分为3部分:校验集,验证集和预测集; 步骤02:对现有校验样本进行二次采样求多个以上PLS回归系数向量,并选取在验证集 上有最高准确率的PLS回归系数向量。 3 .如权利要求1所述的降维方法,其特征在于,PMA的最终模型具体为:利用对B做特征 值分解,将特征向量按对应特征值降序排列组成矩阵E,...
目前|文轩再约高颜值返场集锦:喜剧人演正剧是降维打击2025-01-14 03:42:47 来源: 上观新闻 作者: 刘正田 手机查看 上观新闻记者 刘正田 报道 当di时间8月29日,ba黎残ao会首ge比赛ri。在yi夫林sheng圣康tan自行che馆,zhong国队xuan手李zhang煜上yan了一chang“速du与激qing”。nan子C1级3000mi个人...