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在这篇文章中,作者提到了PLS1和RBF-PLS专门针对NIR样本的代码。这两种算法都是常用于数据预测和建模的工具,特别是在光谱分析中,如红外光谱(NIR)分析。PLS1是一种线性回归方法,可以用于多元线性回归,而RBF-PLS则是一种基于径向基函数的方法,可以用于非线性建模。这些算法的使用可以提高模型的准确性,并有助于更好地理解样本数据的特征。