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数据结构简化

  • PLS iToolbox

    应用背景 长期以来,模型式的方法和认识性的方法之间的界限分得十分清楚。而偏最小二乘法则把它们有机的结合起来了,在一个算法下,可以同时实现回归建模(多元线性回归)、数据结构简化(主成分分析)以及两组变量之间的相关性分析(典型相关分析)。这是多元统计数据分析中的一个飞跃。 关键技术 作为一个多元线性回归方法,偏最小二乘回归的主要目的是要建立一个线性模型:Y=XB+E,其中Y是具有m个变量、n个样本点的响应矩阵,X是具有p个变量、n个样本点的预测矩阵,B是回归系数矩阵,E为噪音校正模型,与Y具有相同的维数。在通

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