(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分析主成分分析-資料下載頁
2025-06-29 07:12本頁面
【正文】 t).*Rd(j,:))。 % end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function [t,u]=TU(px,py,C) %t提取的自變量的主成分 %u 提取的因變量的主成分c=norm1(C)。y=c(:,px+1:px+py)。E0=c(:,1:px)。F0=c(:,px+1:px+py)。A=E039。*F0*F039。*E0。w(:,1)=maxdet(A)。t(:,1)=E0*w(:,1)。B=F039。*E0*E039。*F0。cc(:,1)=maxdet(B)。u(:,1)=F0*cc(:,1)。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function drew(px,py,c) X=c(:,1:px)。 Y=c(:,px+1:px+py)。 [line,l]=size(Y)。 [t,q,w,wh,f0,FF]=fun717(px,py,c)。 YY=X*FF(:,2:px+1,3)39。+ones(line,1)*FF(:,1,3)39。 subplot(1,1,1,1) bar(f0(:,:,3)) title(39。 直方圖39。) legend(39。SG39。,39。TZBFB39。,39。FHL39。,39。JK39。,39。HPZD39。,39。JPZD39。,39。TZ39。,39。ZG39。,39。GPK39。) grid on plot(YY(:,4),Y(:,4),39。+39。)。 lsline for i=1:py v=mod(i,4)。 d=(iv)/4。 subplot(2,2,v,d+1) plot(YY(:,i),Y(:,i),39。*39。)。 lsline end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function [ Qhj,Qh,prey]=crossval7(px,py,c) %px是自變量的個數； %py是因量 PRESShj=zeros(px,py)。 X=c(:,1:px)。 Y=c(:,px+1:px+py)。 x=norm1(X)。 y=norm1(Y)。 [line,row]=size(x)。 for h=1:px for j=1:line newx=X。 newy=Y。 newx(j,:)=[]。 newy(j,:)=[]。 [t,p0,w,wh,f0,FF]=fun717(px,py,[newx,newy])。 prey(j,:,h)=X(j,:)*FF(:,2:px+1,h)39。+FF(:,1,h)39。 end PRESShj(h,:)=sum((Yprey(:,:,h)).^2)。 end PRESSh=(sum(PRESShj39。))39。 for h=1:px [t1,p0,w,wh,f0,FF]=fun717(px,py,c)。 prey2(:,:,h)=X(:,:)*FF(:,2:px+1,h)39。+ones(line,1)*FF(:,1,h)39。 SShj(h,:)=sum((Yprey2(:,:,h)).^2)。 end SSh=(sum(SShj39。))39。 Qhj=ones(px1,py)PRESShj(2:px,:)./SShj(1:px1,:)。 % 錯位 Qh=ones(px1,1)PRESSh(2:px,1)./SSh(1:px1,1)。 16
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