(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-閱讀頁(yè)
2025-07-14 07:12本頁(yè)面
【正文】 p(:,px*i+px+1:px*i+2*px)=(E(:,px*i+1:px*i+px)39。*t(:,i+2)))39。*t(:,i+2)/(t(:,i+2)39。 end for s=1:px q(:,s)=p(1,px*(s1)+1:px*s)39。 for h=1:px iw=eye(d)。)。 endfor j=1:py zr(j,:)=(regress1(y(:,j),t))39。 zr1=(zr(i,1:j))39。 end [normxy,meanxy,covxy]=norm1(C)。 ccy=(covxy(1,px+1:px+py))39。 ccx=ones(py,1)*(covxy(1,1:px))。 fff=(sum((ccy.*ccxx.*f0(:,:,j)./ccx)39。 FF(:,:,j)=[fff,ff]。 Y=c(:,px+1:px+py)。 y=norm1(Y)。 r1=corrcoef([y,t])。 Rdyt=r.^2。)。)。)。 end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function [r,Rdxt,RdXt,RdXtt,Rdxtt]=fun8x(px,py,c) X=c(:,1:px)。 x=norm1(X)。 [t,q,w]=fun717(px,py,[X,Y])。 r=r1(px+1:px+px,1:px)39。 RdXt=mean(Rdxt)。)。)。)。 % 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)。E0=c(:,1:px)。A=E039。*E0。t(:,1)=E0*w(:,1)。*E0*E039。cc(:,1)=maxdet(B)。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function drew(px,py,c) X=c(:,1:px)。 [line,l]=size(Y)。 YY=X*FF(:,2:px+1,3)39。 subplot(1,1,1,1) bar(f0(:,:,3)) title(39。) legend(39。,39。,39。,39。,39。,39。,39。,39。,39。) grid on plot(YY(:,4),Y(:,4),39。)。 d=(iv)/4。*39。 lsline end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function [ Qhj,Qh,prey]=crossval7(px,py,c) %px是自變量的個(gè)數(shù)； %py是因量 PRESShj=zeros(px,py)。 Y=c(:,px+1:px+py)。 y=norm1(Y)。 for h=1:px for j=1:line newx=X。 newx(j,:)=[]。 [t,p0,w,wh,f0,FF]=fun717(px,py,[newx,newy])。+FF(:,1,h)39。 end PRESSh=(sum(PRESShj39。 for h=1:px [t1,p0,w,wh,f0,FF]=fun717(px,py,c)。+ones(line,1)*FF(:,1,h)39。 end SSh=(sum(SShj39。 Qhj=ones(px1,py)PRESShj(2:px,:)./SShj(1:px1,:)。 16
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