回归建模
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通用最小二乘回归Matlab代码
偏最小二乘回归法（PLSR：partial least squares regression)：是一种新型的多元统计数据分析方法，它主要研究的是多因变量对多自变量的回归建模，特别当各变量内部高度线性相关时，用偏最小二乘回归法更有效。另外，偏最小二乘回归较好地解决了样本个数少于变量个数等问题。 -
PLS iToolbox
应用背景 长期以来，模型式的方法和认识性的方法之间的界限分得十分清楚。而偏最小二乘法则把它们有机的结合起来了，在一个算法下，可以同时实现回归建模(多元线性回归)、数据结构简化(主成分分析)以及两组变量之间的相关性分析(典型相关分析)。这是多元统计数据分析中的一个飞跃。 关键技术 作为一个多元线性回归方法，偏最小二乘回归的主要目的是要建立一个线性模型：Y=XB+E，其中Y是具有m个变量、n个样本点的响应矩阵，X是具有p个变量、n个样本点的预测矩阵，B是回归系数矩阵，E为噪音校正模型，与Y具有相同的维数。在通 -
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MATLAB实现基于PCA与PLS的数据降维与回归建模系统
本项目利用MATLAB开发，融合主成分分析（PCA）与偏最小二乘回归（PLS），实现高维数据降维与回归建模。系统通过PCA提取关键特征并消除多重共线性，再应用最小二乘法构建鲁棒回归模型，适用于复杂数据集的预测分析。 -
偏最小二乘回归建模与性能测试系统
本项目致力于在MATLAB环境下实现偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)的算法全流程开发与性能评估。 系统核心功能包含数据标准化预处理、主成分提取、模型训练及自动化测试。该程序通过执行SIMPLS算法或NIPALS算法， 对预测变量矩阵X和响应变量矩阵Y进行同步分解，旨在提取能够最大限度解释X与Y之间协方差的潜变量。 系统具备智能化的模型参数优化功能，能够利用交叉验证法(Cross-validation)计算预测残差平方和(PRESS)， 从而自动
