偏最小二乘

资 源 简 介

偏最小二乘

详 情 说 明

偏最小二乘法（Partial Least Squares, PLS）是一种结合了主成分分析和最小二乘回归的多元统计分析方法。它的核心思想是在进行线性回归之前，先对自变量和因变量进行降维处理。

这种方法通过寻找自变量空间和因变量空间中的潜在变量（即主成分），建立两者之间的线性关系模型。与普通的最小二乘法相比，偏最小二乘法的优势在于能够有效处理自变量之间存在多重共线性的情况。

偏最小二乘法的计算过程主要包括两个关键步骤：首先从自变量和因变量中提取能够最大化解释两者协方差的主成分，然后在这些主成分的基础上建立回归模型。这使得它在处理高维数据时表现出色，被广泛应用于化学计量学、经济学和生物信息学等领域。

值得注意的是，偏最小二乘法与主成分回归（PCR）类似，但两者的区别在于PLS在提取主成分时同时考虑了因变量的信息，而PCR只关注自变量的方差。