(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(參考版)
2025-07-02 07:12本頁面
【正文】 % 錯位 Qh=ones(px1,1)PRESSh(2:px,1)./SSh(1:px1,1)。))39。 SShj(h,:)=sum((Yprey2(:,:,h)).^2)。 prey2(:,:,h)=X(:,:)*FF(:,2:px+1,h)39。))39。 end PRESShj(h,:)=sum((Yprey(:,:,h)).^2)。 prey(j,:,h)=X(j,:)*FF(:,2:px+1,h)39。 newy(j,:)=[]。 newy=Y。 [line,row]=size(x)。 x=norm1(X)。 X=c(:,1:px)。)。 subplot(2,2,v,d+1) plot(YY(:,i),Y(:,i),39。 lsline for i=1:py v=mod(i,4)。+39。GPK39。ZG39。TZ39。JPZD39。HPZD39。JK39。FHL39。TZBFB39。SG39。 直方圖39。+ones(line,1)*FF(:,1,3)39。 [t,q,w,wh,f0,FF]=fun717(px,py,c)。 Y=c(:,px+1:px+py)。u(:,1)=F0*cc(:,1)。*F0。B=F039。w(:,1)=maxdet(A)。*F0*F039。F0=c(:,px+1:px+py)。y=c(:,px+1:px+py)。 % end % end % for j=1:px % VIP(j,:)=sqrt((px*ones(1,px)./RdYtt).*Rd(j,:))。 end end % for j=1:px % for m=1:px % Rd(j,m)=RdXt(1,1:m)*((w(j,1:m).^2)39。 end for j=1:px for m=1:px Rdxtt(j,m)=sum(Rdxt(j,1:m)39。 for m=1:px RdXtt(1,m)=sum(RdXt(1,1:m)39。 Rdxt=r.^2。 r1=corrcoef([x,t])。 y=norm1(Y)。 Y=c(:,px+1:px+py)。 end end for j=1:px VIP(j,:)=sqrt((px*ones(1,px)./RdYtt).*Rd(j,:))。 end end for j=1:px for m=1:px Rd(j,m)=RdYt(1,1:m)*((w(j,1:m).^2)39。 end for j=1:py for m=1:py Rdytt(j,m)=sum(Rdyt(j,1:m)39。 RdYt=mean(Rdyt) for m=1:px RdYtt(1,m)=sum(RdYt(1,1:m)39。 r=r1(py+1:px+py,1:py)39。 [t,q,w]=fun717(px,py,[X,Y])。 x=norm1(X)。 %生成原始變量方程的常數(shù)項和系數(shù)矩陣 end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function [r,Rdyt,RdYt,RdYtt,Rdytt,VIP]=fun8y(px,py,c) X=c(:,1:px)。)meanxy(1,px+1:px+py))39。 ff=ccy.*f0(:,:,j)./ccx。*ones
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