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偏最小二乘回归(PLSR)- 2 标准算法(NIPALS)
http://www.cnblogs.com/pegasus/p/3396085.html 1 NIPALS 算法 Step1:对原始数据X和Y进行中心化,得到X0和Y0。从Y0中选择一列作为u1,一般选择方差最大的那一列。 注:这是为了后面计算方便,如计算协方差时,对于标准化后的数据,其样本协方差为cov(X,Y)=XTY/(n-1)。 Step2:迭代求
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机器学习笔记 - 偏最小二乘回归 (PLSR)
一、偏最小二乘回归:简介 PLS 方法构成了一个非常大的方法族。虽然回归方法可能是最流行的 PLS 技术,但它绝不是唯一的一种。即使在 PLSR 中,也有多种不同的算法可以获得解决方案。PLS 回归主要由斯堪的纳维亚化学计量学家 Svante Wold 和 Harald Martens 在 20 世纪 80 年代初开发。理论背景基于Herman Wold(Svante 的父亲)的
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