二乘专题
基于蜣螂优化最小二乘支持向量机的数据分类预测Matlab程序DBO-LSSVM 多特征输入多类别输出 含基础程序
基于蜣螂优化最小二乘支持向量机的数据分类预测Matlab程序DBO-LSSVM 多特征输入多类别输出 含基础程序 文章目录 一、基本原理DBO（Dung Beetle Optimization）算法原理LSSVM（Least Squares Support Vector Machine）模型原理DBO-LSSVM模型的集成流程总结 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结
分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM 多特征输入多类别输出
分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM 多特征输入多类别输出 文章目录 一、基本原理1. 最小二乘支持向量机（LSSVM）LSSVM的基本步骤： 2. 鲸鱼优化算法（WOA）WOA的基本步骤： 3. WOA-LSSVM的结合流程结合的流程如下： 总结 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 分类预测|基
最小二乘、加权最小二乘 matlab实现
1. 定义 最小二乘： 最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小 。 最小二乘法还可用于曲线拟合，其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。 加权最小二乘法： 一般最小二乘法将时间序列中的各项数据的重要性同等看待，而事
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
法线方程实现最小二乘拟合（Matlab）
一、问题描述 利用法线方程实现最小二乘拟合。 二、实验目的 掌握法线方程方法的原理，能够利用法线方程完成去一组离散数据点的拟合。 三、实验内容及要求 对于下面的不一致系统，构造法线方程，计算最小二乘以及2-范数误差。 [ 3 − 1 2 4 1 0 − 3 2 1 1 1 5 − 2 0 3 ] [ x 1 x 2 x 3 ] = [ 10 10 − 5 15 0 ] \left[\
16.投影矩阵，最小二乘
文章目录 1. 投影矩阵1.1 投影矩阵P1.2 投影向量 1. 投影矩阵 1.1 投影矩阵P 根据上节知识，我们知道当我们在解 A X = b AX=b AX=b的时候，发现当向量b不在矩阵A的列空间的时候，我们希望的是通过投影，将向量b投影到矩阵A的列空间中，这样，我们可以求得一个近似的解，得到如下公式 A T A X ^ = A T b (1) A^TA\hat{X}
线性/非线性最小二乘 与 牛顿/高斯牛顿/LM 原理及算法
最小二乘分为线性最小二乘和非线性最小二乘 最小二乘目标函数都是min ||f(x)||2 若f(x) = ax + b，就是线性最小二乘；若f(x) = ax2 + b / ax2 + bx 之类的，就是非线性最小二乘； 1. 求解线性最小二乘 【参考】 2. 求解非线性最小二乘 需要用到牛顿法，高斯牛顿法，或者LM法 目标函数都是min F(x) = min ||f(x)||2
异方差性以及加权最小二乘优化
异方差性（heteroscedasticity ）是相对于同方差而言的。所谓同方差，是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足，即：随机误差项具有不同的方差，则称线性回归模型存在异方差性。对于异方差性的回归问题，需要用到加权最小二乘法。 以下内容转自：https://zhuan
PCG 梯度共轭(加权的DCT相位展开)相位解包裹 matlab 过程解析-加权最小二乘相位展开技术
1.代码 % check if the weight has the same size as psiif (~all(size(weight) == size(psi)))error('Argument error: Size of the weight must be the same as size of the wrapped phase');end%论文（公式 15）中的矢量 b
多输入多输出 | Matlab实现WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机多输入多输出预测
多输入多输出 | Matlab实现WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机多输入多输出预测 目录 多输入多输出 | Matlab实现WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机多输入多输出预测预测效果基本介绍程序设计往期精彩参考资料 预测效果 基本介绍 Matlab实现WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机多输入多输出预测 1.data
最小二乘（OLS）回归法及其在R中的…
回归分析指用一个或多个预测变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。 回归包括简单线性、多项式、多元线性、多变量、Logistic回归、泊松、时间序列、非线性、非参数、稳健、Cox比例风险回归等多种形式。 下文主要介绍普通最小二乘（OLS）回归法，包括简单线性回归、多项式回归和多元线性回归。 1 OLS回归 条件：减小因变量的真实值与预测值的差值来获取模
竞争性自适应加权抽样结合偏最小二乘回归（CARS-PLS）在多变量分析中的应用（附MATLAB软件包）
竞争性自适应加权抽样结合偏最小二乘回归（CARS-PLS）在多变量分析中的应用 引言 在现代科学研究中，高维数据分析是一个日益重要的课题。由光谱学、色谱学和其他高通量测量技术产生的数据集通常包含大量的冗余和噪声，这给模型建立和预测带来了挑战。竞争性自适应加权抽样结合偏最小二乘回归（CARS-PLS）方法作为一种新兴的多变量分析工具，已经在多个科学领域展示了其强大的特性。本文将深入探讨CARS-
PCG共轭梯度最小二乘相位解包裹-matlab（可直接运行）
phase_unwrap.m %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 根据Ghiglia和Romero(1994)提出的方法，基于加权和非加权最小二乘法进行相位解包裹% 链接：https://doi.org/10.1
分类预测 | Matlab实现RIME-LSSVM霜冰算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测
分类预测 | Matlab实现RIME-LSSVM霜冰算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现RIME-LSSVM霜冰算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测分类效果基本介绍程序设计参考资料 分类效果 基本介绍 1.Matlab实现RIME-LSSVM霜冰算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测（完整源码和数据）,优化参数为
分类预测 | Matlab实现SSA-LSSVM麻雀算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测
分类预测 | Matlab实现SSA-LSSVM麻雀算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现SSA-LSSVM麻雀算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测分类效果基本介绍程序设计参考资料 分类效果 基本介绍 1.Matlab实现SSA-LSSVM麻雀算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测（完整源码和数据）,优化参数为,优化
【LSSVM回归预测】基于matlab鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机WOA-LSSVM回归预测【含Matlab源码 104期】
⛄一、运行结果 ⛄二、鲸鱼算法及LSSVM简介 1 鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）简介 鲸鱼优化算法(WOA)，该算法模拟了座头鲸的社会行为，并引入了气泡网狩猎策略。 1.1 灵感 鲸鱼被认为是世界上最大的哺乳动物。一头成年鲸可以长达 30 米，重 180 吨。这种巨型哺乳动物有 7 种不同的主要物种，如虎鲸，小须鲸，鳁鲸，座头鲸，露脊
【LSSVM回归预测】基于matlab蝙蝠算法优化最小二乘支持向量机BA-LSSVM回归预测【含Matlab源码 109期】
⛄一、运行结果 ✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式： 海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理&#
【LSSVM回归预测】基于matlab飞蛾扑火算法优化最小二乘支持向量机MFO-LSSVM回归预测【含Matlab源码 110期】
⛄一、运行结果 ⛄二、飞蛾扑火算法及LSSVM简介 1 飞蛾扑火算法简介 1.1 飞蛾扑火算法定义 飞蛾扑火优化(Moth-flame optimization，MFO)，由Seyedali Mirjalili在2015年提出，为优化领域提供了一种新的启发式搜索范式：螺旋搜索。 飞蛾在夜间有一种特殊的导航方式：横向定向。即它会与月亮(光源)保持一定的角度飞行，从而能够保持直线的飞行路径，但
二维相位解包理论算法和软件【全文翻译- 加权最小二乘相位解包裹-PCG（5.4）】
5.4 加权最小二乘相位 与路径跟踪法不同，最小二乘法不直接处理残差问题，因为它们是通过对残差进行积分以最小化梯度差来求解的。另一方面，加权最小二乘法使用预先确定的权重（如质量图）来避免通过残差积分。选择权重的目的是以某种方式适应残差，隔离低信噪比区域，或对所需解决方案施加其他属性或偏好。然而，在大多数情况下，没有充分考虑残差问题的最小二乘法求解结果并不理想。在第 5.3.4 节中，我们发现未考
分类预测 | Matlab实现ABC-LSSVM人工蜂群算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测
分类预测 | Matlab实现ABC-LSSVM人工蜂群算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现ABC-LSSVM人工蜂群算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测分类效果基本介绍程序设计参考资料 分类效果 基本介绍 1.Matlab实现ABC-LSSVM人工蜂群算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测（完整源码和数据）,优化
基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的数据时序预测（单输入输出）
作品描述付费内容发布设置 宋体 黑体 微软雅黑 monospace cursive Sans Serif Inconsolata Roboto Mirza Arial 代码原理 基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的数据时序预测（单输入输出）是指利用LSSVM模型来预测未来时序数据的单个输出值，其中输入只包含单一变量的时序数据。 以下是一个基本的LSSVM时序预测的示例流程： 1. 数据
数值分析复习：逼近理论的应用——最小二乘问题、解超定、欠定方程组
文章目录 逼近理论的应用——最小二乘问题、解超定、欠定方程组离散平方逼近最小二乘解 本篇文章适合个人复习翻阅，不建议新手入门使用 本专栏：数值分析复习 的前置知识主要有：数学分析、高等代数、泛函分析 逼近理论的应用——最小二乘问题、解超定、欠定方程组 离散平方逼近 设全空间 X = R n X=\mathbb{R}^n X=Rn， 在 R n \mathbb{R}