当我们处理高维数据时,降维可以帮助我们减少特征的数量,提高计算效率,并且可以更好地可视化数据。在本篇博文中,我们将介绍几种常用的监督线性降维算法,并提供使用 MATLAB 实现这些算法的代码合集。 线性判别分析(LDA): LDA 是一种经典的降维算法,它通过最大化类间距离和最小化类内距离来找到最佳的投影方向。LDA 的...
主成分回归(PCR)的方法 本质上是使用第一个方法的普通最小二乘(OLS)拟合来自预测变量的主成分(PC)(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 这带来许多优点: 预测变量的数量实际上没有限制。 相关的预测变量不会破坏回归拟合。 但是,在许多情况下,执行类似于PCA的分解要明智得多。 今天,我们将 在Arc...
PLS-DA: 偏最小二乘法判别分析 偏最小二乘法判别分析(PLS-DA,Partial Least Squares Discriminant Analysis)经常用来处理分类和判别问题。其与PCA类似,不同的是PCA是无监督的,PLS-DA是有监督的。 当样本组间差异大而组内差异小时,无监督分析方法可以很好的区分组间差异。反之样本组间差异不大,无监督的方法就难...
使用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合 R语言中的偏最小二乘回归PLS-DAR语言生态学建模:增强回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素 R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归 Matlab中的偏最小二乘法(PLS)回归模型,离群点检测和变量选择 偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PC...
3.matlab中的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR) 4.R语言泊松Poisson回归模型分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 ...
PLS-DA 是一种用于处理高维数据和模式识别的复杂统计方法,通常在更专门的统计或数据分析软件中实现,如 MATLAB、R、SIMCA 或 Python 的特定库(如 scikit-learn)。这些工具提供了更适合进行复杂多变量分析的算法和函数。 但是,你可以使用 Origin 来绘制 PLS-DA 分析的结果。例如,如果你在 R、MATLAB 或其他软件中进...
所有数据处理与分析在Matlab R2016(Mathworks, 美国)平台中实现, 其中PLS-DA算法使用PLS toolbox(Eigenvector, 美国)实现。 2 结果与讨论 2.1 光谱形态分析 分别对不同黑心等级马铃薯的光谱值求平均光谱, 见图3(a)。 将黑心薯平均光谱值与健康薯平均光谱值相减得到的差值图见图3(b)。 Figure Option 图3 健康...
MATLAB中PLS算法模型和函数 偏最小二乘法(PLS)是一种经典的多元回归方法，可用于建立预测模型。在MATLAB中，有多种函数可用于实现PLS算法模型和拟合数据。本文将介绍PLS算法的基本原理以及MATLAB中的PLS相关函数。PLS算法的基本原理是通过对输入和输出变量进行线性组合，将高维数据降维到低维空间，并在低维空间中建立...
步骤4a:将20头、30头、40头和60头三七,对每一种品质的三七样品分别采集80条光谱,获得的波长变量总数为N,构建320*N维光谱矩阵,在Matlab中进行建模; 步骤4b:通过竞争性自适应重加权算法(CARS)提取特征波长,获得经过特征波长提取后的简化矩阵; 步骤4c:划分训练集和预测集,对于每一种品质的三七样品,前40条光谱对应...