2.偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS) 偏最小二乘主要用来处理这类问题:它是在新基上的回归,类似考虑了因变量的主成分分析: library(help=pls) library(pls) ?simpls.fit 在互联网上,你可以从NIPALS(Non-Linearly Iterated Partial Least Squares,非线性偏最小二乘迭代算法)中找到如下的PCA(主成分分析)的...
#参数1:n_components:int ,(default 2) ,,要保留的主成分数量,默认为2#参数2:scale:boolean,(default True),,是否归一化数据,默认为是#参数3:max_iter: an integer,(default 500),,使用NIPALS时的最大迭代次数#参数4:tol: non-negative real(default 1e-06),,迭代截止条件#参数5:copy: Boolean,(defaul...
importcsvfrom sklearn importpreprocessingfrom sklearn.cross_validation importtrain_test_splitfrom sklearn.decomposition importRandomizedPCAfrom sklearn.cross_decomposition import PLSRegression #偏最小二乘法的实现, 在这里是可以跳进 PLSRegression 里面的 importnumpy as npimportmathimportmatplotlib.pyplot as pl...
Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏最小二乘回归预测(完整源码和数据) 1.输入多个特征,主成分降维后输入偏最小二乘进行回归; 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.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4.作者介绍:某大厂资深算法工...
,我们想使用PCA来使得 可逆,这样就可以用最小二乘法来进行回归了,这样的回归称为主元回归(PCR)。 PCA的一种表示形式: 其中X是样本矩阵,P是X的协方差矩阵的特征向量(当然是按照特征值排序后选取的前r个特征向量),T是X在由P形成的新的正交子空间上的投影(也是样本X降维后的新矩阵)。