(真正的好東西)偏最小二乘回歸=多元線性回歸分析典型相關(guān)分析主成分分析(存儲版)
【正文】 Y(:,i),39。 [line,row]=size(x)。 end PRESShj(h,:)=sum((Yprey(:,:,h)).^2)。))39。 SShj(h,:)=sum((Yprey2(:,:,h)).^2)。 prey(j,:,h)=X(j,:)*FF(:,2:px+1,h)39。 x=norm1(X)。 lsline for i=1:py v=mod(i,4)。TZ39。FHL39。+ones(line,1)*FF(:,1,3)39。*F0。F0=c(:,px+1:px+py)。 end for j=1:px for m=1:px Rdxtt(j,m)=sum(Rdxt(j,1:m)39。 y=norm1(Y)。 end for j=1:py for m=1:py Rdytt(j,m)=sum(Rdyt(j,1:m)39。 x=norm1(X)。*ones(1,px)。 end wh(:,h)=iw*w(:,h)。 E(:,px*i+px+1:px*i+2*px)=E(:,px*i+1:px*i+px)t(:,i+2)*(E(:,px*i+1:px*i+px)39。 for i=0:px2B(:,px*i+1:px*i+px)=E(:,px*i+1:px*i+px)39。w(:,1)=maxdet(A)。 % w最大特征值所對應的特征向量。i=find(d1==d2)。(1) 當時, 成分的邊際貢獻是顯著的。下面比較和。一般地,若有,則回歸方程會有更好的預測效果。下面要討論的問題是在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)表下,如何確定更好的回歸方程。若最終對 X共提取了 m個成分，…，偏最小二乘回歸將通過實施 對，…， 的回歸,然后再表達成關(guān)于原變量，…， 的回歸方程,k=1,2,…,q 。一、 偏最小二乘回歸的建模策略\原理\方法設(shè)有 q個因變量{}和p自變量{}。最典型的問題就是自變量之間的多重相關(guān)性。近十年來，它在理論、方法和應用方面都得到了迅速的發(fā)展。在偏最小二乘回歸中開辟了一種有效的技術(shù)途徑，它利用對系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)信息進行分解和篩選的方式，提取對因變量的解釋性最強的綜合變量，辨識系統(tǒng)中的信息與噪聲，從而更好地克服變量多重相關(guān)性在系統(tǒng)建模中的不良作用。(2) 與 的相關(guān)程度能夠達到最大。第一步 記是的第一個成分，是的第一個軸，它是一個單位向量，既||||=1。在多元回歸分析一章中,我們曾在調(diào)整復測定系數(shù)的內(nèi)容中討論過這一觀點。采用類似于抽樣測試法的工作方式,把所有n個樣本點分成兩部分:第一部分除去某個樣本點的所有樣本點集合(共含n1個樣本點),用這部分樣本點并使用h個成分擬合一個回歸方程。如果h個成分的回歸方程的含擾動誤差能在一定程度上小于(h1)個成分回歸方程的擬合誤差,則認為增加一個成分,會使預測結(jié)果明顯提高。明確了偏最小二乘回歸方法的基本原理、方法及算法步驟后，我們將做實證分析。for i=1:n for j=1:s c(i,j)=(C(i,j)mean(C(:,j)))/sqrt(cov(C(:,j)))。 %截取標準化的因變量E0=c(:,1:px)。*t(:,1)/(t(:,1)39。 w(:,i+2)=maxdet(B(:,px*i+1:px*i+px))。 end for s=1:px q(:,s)=p(1,px*(s1)+1:px*s)39。 zr1=(zr(i,1:j))39。 fff=(sum((ccy.*ccxx.*f0(:,:,j)./ccx)39。 r1=corrcoef([y,t])。)。 r=r1(px+1:px+px,1:px)39。)。*E0。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function drew(px,py,c) X=c(:,1:px)。) legend(39。,39。,39。*39。 for h=1:px for j=1:line ne
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