主成分分析和偏最小二乘

资 源 简 介

主成分分析和偏最小二乘SquaresPrincipal成分分析（ PCA ）和偏最小二乘（ PLS ） ，广泛应用于工具。此代码是为了显示他们的关系，通过非线性迭代偏最小二乘（ NIPALS ）算法。

详 情 说 明

在工具中，主成分分析（PCA）和偏最小二乘（PLS）是广泛应用的分析方法。这些方法可以用于数据处理、特征提取、降维等，从而提高模型的准确性和可解释性。在本代码中，我们将使用非线性迭代偏最小二乘（NIPALS）算法来展示它们之间的关系。这个算法可以更准确地计算变量之间的相关性，并且可以处理非线性关系。此外，我们还将探索如何优化这些方法的性能，例如通过选择适当的主成分数量或调整正则化参数。