maizhonghai 发表于 2011-1-31 15:01

偏最小二乘法&matlab实现

请问有谁弄过偏最小二乘法吗?有程序和具体例子提供不?感激不尽。

厚积薄发 发表于 2011-1-31 15:08

偏最小二乘法的Matlab源码
    所谓偏最小二乘法,就是指在做基于最小二乘法的线性回归分析之前,对数据集进行主成分分析降维
function =PLS(X,Y,x,y,p,q)
%% 偏最小二乘回归的通用程序
%  注释以“基于近红外光谱分析的汽油组分建模”为例,但本程序的适用范围绝不仅限于此
%% 输入参数列表
% X        校正集光谱矩阵,n×k的矩阵,n个样本,k个波长
% Y        校正集浓度矩阵,n×m的矩阵,n个样本,m个组分
% x        验证集光谱矩阵
% y        验证集浓度矩阵
% p        X的主成分的个数,最佳取值需由其它方法确定
% q        Y的主成分的个数,最佳取值需由其它方法确定
%% 输出参数列表
% y5       x对应的预测值(y为真实值)
% e1       预测绝对误差,定义为e1=y5-y
% e2       预测相对误差,定义为e2=|(y5-y)/y|

%% 第一步:对X,x,Y,y进行归一化处理
=size(X);
m=size(Y,2);
Xx=;
Yy=;
xmin=zeros(1,k);
xmax=zeros(1,k);
for j=1:k
    xmin(j)=min(Xx(:,j));
    xmax(j)=max(Xx(:,j));
    Xx(:,j)=(Xx(:,j)-xmin(j))/(xmax(j)-xmin(j));
end
ymin=zeros(1,m);
ymax=zeros(1,m);
for j=1:m
    ymin(j)=min(Yy(:,j));
    ymax(j)=max(Yy(:,j));
    Yy(:,j)=(Yy(:,j)-ymin(j))/(ymax(j)-ymin(j));
end
X1=Xx(1:n,:);
x1=Xx((n+1):end,:);
Y1=Yy(1:n,:);
y1=Yy((n+1):end,:);

%% 第二步:分别提取X1和Y1的p和q个主成分,并将X1,x1,Y1,y1映射到主成分空间
=princomp(X1);
=princomp(Y1);
CX=CX(:,1:p);
CY=CY(:,1:q);
X2=X1*CX;
Y2=Y1*CY;
x2=x1*CX;
y2=y1*CY;

%% 第三步:对X2和Y2进行线性回归
B=regress(Y2,X2,0.05);%第三个输入参数是显著水平,可以调整

%% 第四步:将x2带入模型得到预测值y3
y3=x2*B;

%% 第五步:将y3进行“反主成分变换”得到y4
y4=y3*pinv(CY);

%% 第六步:将y4反归一化得到y5
for j=1:m
    y5(:,j)=(ymax(j)-ymin(j))*y4(:,j)+ymin(j);
end

%% 第七步:计算误差
e1=y5-y;
e2=abs((y5-y)./y);

function =ExtraSim1(X,Y)
%% 基于PLS方法的进一步仿真分析
%% 功能一:计算MD值,以便于发现奇异样本
%% 功能二:计算各种p取值情况下的ERROR,PRESS,SECV,SEC值,以确定最佳输入变量个数
%%
=size(X);
m=size(Y,2);
pmax=n-1;
q=m;
ERROR=zeros(1,pmax);
PRESS=zeros(1,pmax);
SECV=zeros(1,pmax);
SEC=zeros(1,pmax);
XX=X;
YY=Y;
N=size(XX,1);
for p=1:pmax
    disp(p);
    Err1=zeros(1,N);%绝对误差
    Err2=zeros(1,N);%相对误差
    for i=1:N
        disp(i);
        if i==1
            x=XX(1,:);
            y=YY(1,:);
            X=XX(2:N,:);
            Y=YY(2:N,:);
        elseif i==N
            x=XX(N,:);
            y=YY(N,:);
            X=XX(1:(N-1),:);
            Y=YY(1:(N-1),:);
        else
            x=XX(i,:);
            y=YY(i,:);
            X=;
            Y=;
        end
        =PLS(X,Y,x,y,p,q);
        Err1(i)=e1;
        Err2(i)=e2;
    end
    ERROR(p)=sum(Err2)/N;
    PRESS(p)=sum(Err1.^2);
    SECV(p)=sqrt(PRESS(p)/n);
    SEC(p)=sqrt(PRESS(p)/(n-p));
end
%%
=princomp(X);
S=SX(:,1:p);
MD=zeros(1,n);
for j=1:n
    s=S(j,:);
    MD(j)=(s')*(inv(S'*S))*(s);
end

maizhonghai 发表于 2011-1-31 15:14

回复 厚积薄发 的帖子

谢谢你啊。你真是太即使了。但是你能不能把你的代码发到我的邮箱呢?我复制了结果都是乱码。241733089@qq.com
我想用这个程序做关于客户忠诚度的预测,不知道你有接触过吗?

厚积薄发 发表于 2011-1-31 15:26

回复 maizhonghai 的帖子



请点击复制代码,然后粘贴到写字板,不要粘贴到记事本

maizhonghai 发表于 2011-1-31 15:33

回复 厚积薄发 的帖子

喔,好的谢谢。我看下里面是多少个M文件先。有疑问再问你。非常谢谢

maizhonghai 发表于 2011-1-31 15:48

回复 厚积薄发 的帖子

你好,你里面好像没个function都紧接着几步。是不是都是归类为一个m文件?

gaoshanliu水 发表于 2011-1-31 16:16

路过。。。。

maizhonghai 发表于 2011-1-31 16:31

help me !

maizhonghai 发表于 2011-1-31 16:33

回复 厚积薄发 的帖子

你好,我不知道你原题的X x Y y是个什么矩阵。不是很懂用这个程序。好人。你帮忙下嘛

rtyrtyrty 发表于 2011-2-3 18:45

统计概率的还要专门练习么?
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