算法大全第30章__偏最小二乘回归

普大帝

你好！我是陪你一起进阶人生的普大帝！愿你成才！祝你成长！
为大家更新一些算法类的辅助资料，大家在想学习时，或者比赛急需时就可以按照对应的名字找到对应的算法，加以应用了。大家按照下图所示箭头处点击主题，就可以查看到其他算法类内容了，或者搜索框内输入算法大全，也可以搜索到对应的贴子，本篇为第30篇。

偏最小二乘回归

在实际问题中，经常遇到需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系，并研究用一组变量（常称为自变量或预测变量）去预测另一组变量（常称为因变量或响应变量），除了最小二乘准则下的经典多元线性回归分析（MLR），提取自变量组主成分的主成分回归分析（PCR）等方法外，还有近年发展起来的偏最小二乘（PLS）回归方法。偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归
建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析，典型相关分析和线性回归分析方法的特点，因此在分析结果中，除了可以提供一个更为合理的回归模型外，还可以同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容，提供更丰富、深入的一些信息。
5 O2 n8 J* T* x9 l8 j. ]本章介绍偏最小二乘回归分析的建模方法；通过例子从预测角度对所建立的回归模型进行比较。
2 U0 ^/ b1 S" u$ X3 X3 [
% ~: `3 Y7 _+ y* e$ O: [& G! l- M/ ]


/ ^8 `% Y: F9 O+ C

huangma

努力、努力、努力！！
( y4 }- ?9 i" o2 d  `