偏小二乘法检验matlab代码PLSR-ANFIS 介绍 PLSR-ANFIS是一个 MATLAB 软件包，它同时使用偏最小二乘回归 (PLSR) 和自适应网络模糊推理系统 (ANFIS) 在一组自变量 ( X ) 和因变量之间建立预测模型。变量 ( Y )。 该模型采用如下两阶段方法： 阶段1： 第 1 部分：使用 PLSR，建立预测模型来估计Y。 这表示为YP 。 第 2 部分：使用 PLSR，建立预测模型来估计YP的误差。 这表示为ErrP或预测错误。 阶段 2：使用 ANFIS 建立预测模型来估计Y ，使用YP和ErrP作为其输入。 这表示为modYP 。 如何使用代码？ MCode 目录下有几个 MATLAB 代码可用。 两个主要功能是： [result, detail]=train_PLSR_ANFIS(X,Y,inputMFTypes,mfNum) 和 [modYP,YP,ErrP]=eval_PLSR_ANFIS(X,PLSR_ANFIS_Result) 顾名思义，第一个用于训练和建立建议的两阶段模型，第二个用于在新数据集上评估模型。 还有两个测试文件可用，展示了如何使

偏小二乘法检验matlab代码铁匠QSM 版权所有 (C) 2021 Valentinos Zachariou，肯塔基大学（有关详细信息，请参阅许可证文件）。 Ironsmith 提供的第三方软件受其自身许可和版权的约束（详情请参见第 7 节）。 该软件仅为研究目的而开发，并非临床工具。 描述： Ironsmith 是一个全面的、全自动的管道，用于创建和处理定量磁敏图 (QSM)，从皮层下和皮层大脑区域提取基于 QSM 的铁浓度，并使用每个 ROI SNR 措施评估 QSM 数据的质量。 Ironsmith 还可以过滤掉每个 ROI 异常值 QSM 值（例如与大静脉相关的值），并为 QSM 重建提供精确的仅 CSF 参考区域，以最大限度地减少部分体积效应。 铁匠可以执行以下任务： a) 使用 MEDI 工具箱自动从 GRE DICOM 图像创建 QSM 地图的过程（有关详细信息，请参阅第 7 节） 。 b) 将 MPR 或多回波 MPR (MEMPR) T1 图像注册到 QSM 地图，然后使用 FreeSurfer 将这些图像分割成 89 个 ROI （第 8 节中的 ROI 列表）

偏小二乘法检验matlab代码GeneExp_and_CNV_FCsignatures 用于再现 AHBA 基因表达空间模式与 16p11.2 缺失和 22q11.2 缺失的 FC 特征之间关联结果的脚本。 请引用：。 依赖关系 该代码是在 R2019b 中编写和测试的，还包括重现报告的分析和统计数据所需的数据。 脚本可以直接运行以重现偏最小二乘回归 (PLSR) 分析和每个基因分析的相关性。 此外，还包含一个 R 脚本以使用 和 制作直方图。 分析 调用偏最小二乘回归 (PLSR) 和每个基因相关性分析。 运行： script_call_PLSR_and_CorrPerGene.m 这将调用以下脚本： 1： code/script1_call_PLSR_nodal_and_regional.m 然后 2： code/script2_call_CorrPerGene.m PLSR 结果（解释的百分比方差 (PCTVAR) 和 p 值）以及 CorrPerGene 结果（Pearson r、p 值、FDR p 值）作为 .xlsx 文件保存在data文件夹中。 最后，可以使用 16p11

加惩罚项的最小二乘法.py

最小二乘法.py

阻尼最小二乘法matlab代码预测风速 准备资料 用于训练的数据集是从伦敦气象数据获得的。 我已经准备好Excel工作表中的数据，并在MATLAB中以矩阵形式读取数据。 数据中有很多功能，我需要选择相关数据进行培训。 特定时期内的温度和平均温度等特征是重要特征。 我排除了诸如风向和阵风等特征，因为这些特征与风速的相关性最小。 数据中没有显示的另一个重要功能，但我添加的是数据的月份，因为季节对风速有重大影响。 最后，所有功能都集成在excel工作表中并从MATLAB中读取。 训练 我使用的数据集有5个要素作为输入。 使用“ fitnet”功能生成神经网络。 在我们的代码中，fitnet函数训练一个神经网络，该神经网络具有两个隐藏层以及输入和输出层。 网络的第一层有5个神经元，它充当输入层，并向其提供了样本数据的矢量。 引入了两个分别具有10和5个神经元的隐藏层，以使网络能够学习数据集中的复杂数学关系。 我已使用LM反向传播方法进行训练。 Levenberg-Marquardt算法（也称为阻尼最小二乘方法）经过专门设计，可与采用平方误差总和形式的损失函数配合使用。 考虑一个损失函数，它可以

非线性最小二乘法程序，用于参数辨识和分析。

偏最小二乘算法（PLS）MATLAB实现+实例

最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

最小二乘算法的c程序，主要是针对现行拟合的情况