偏最小二乘回归分析—案例.pdf

2024-08-30

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偏最小二乘回归分析.ppt

数学建模算法与应用第11章偏最小二乘回归分析

2024-05-29

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偏最小二乘回归分析分解.ppt

数学建模算法与应用第11章偏最小二乘回归分析

2024-10-16

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偏最小二乘回归=多元线性回归分析+典型.doc

偏最小二乘回归=多元线性回归分析+典型（完整版）(文档可以直接使用，也可根据实际需要修改使用,可编辑欢迎下载）偏最小二乘回归是一种新型的多元统计数据分析方法，它与1983年由伍德和阿巴诺等人首次提出。近十年来，它在理论、方法和应用方面都得到了迅速的发展。密西根大学的弗耐尔教授称偏最小二乘回归为第二代回归分析方法。偏最小二乘回归方法在统计应用中的重要性主要的有以下几个方面：（1）偏最小二乘回归是一种多因变量对多自变量的回归建模方法。（2）偏最小二乘回归可以较好地解决许多以往用普通多元回归无法解决的问题。在普

2024-09-09

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偏最小二乘回归的研究.docx

偏最小二乘回归的研究偏最小二乘回归（partialleastsquaresregression，PLS）是一种应用于多元回归分析的统计方法，它可以用来构建一个线性模型，同时考虑多个自变量之间的相关性和影响。相对于传统的线性回归方法，PLS在特征选择和变量筛选上更加优秀，因此广泛应用于化学、生物、医学等领域。一、偏最小二乘回归的基本原理1.背景PLS源于20世纪70年代，最初是为了解决光谱学中存在的数据高度共线性的问题，后来被广泛应用于多元分析领域中。与传统的多元回归方法不同，PLS能够同时考虑多个自变量之

2024-10-16

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