Partial Least Squares - 程序员宅基地

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sPLS：Sparse partial least-squares regression 稀疏偏最小二乘回归最小二乘法，又称最小平方法，是一种数学优化建模方法。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的求得未知...

1. 问题这节我们请出最后的有关成分分析和回归的神器PLSR。PLSR感觉已经把成分分析和回归发挥到极致了，下面主要介绍其思想而非完整的教程。让我们回顾一下最早的Linear Regression的缺点：如果样例数m相比特征...

plspm是一个 Python 3 包，专门用于偏最小二乘路径建模 (PLS-PM) 分析。它是 R 包 plspm 的一个端口，具有从 R 包 seminr采用的附加功能 PLSPM（偏最小二乘路径建模）是一种基于相关性的结构方程建模 (SEM) 算法。...

研究多重共线性严重,尤其解释变量个数多,样本量少数据资料的一种新的稳健统计分析方法[2]偏最小二乘(partialleastsquare,PLS).采用实证方式比较PLS与一般最小二乘(ordinaryleastsquare,OLS)回归及主成分...

偏最小二乘法代码PartialLeastSquares_forClassification 用于数据分类的偏最小二乘算法的 Matlab 实现。这些代码是基于以下论文实现的： Alin, A. (2009) “当对象数量远大于变量数量时 PLS 算法的比较”，统计...

针对人脸图像复原问题,提出了基于偏最小二乘法回归(PartialLeastSquares,PLS)的超分辨率复原技术与小波双立方配比插值放大结合的算法。对低分辨率图像进行小波分解后得到的3个高频子图像插值,然后用小波逆变换进行...