偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。 偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析，典型相关分析和线性回归分 析方法的特点，因此在分析结果中，除了可以提供一个更为合理的回归模型外，还可以 同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容，提供更丰富、深入的一些 信息。

分析线性最小二乘与非线性最小二乘在三轴加速计参数估计上的效果。 包含报告和matlab程序。

针对上个程序很多人不会用的问题，这个程序做了详细的中文说明。 解压后就可以在VS中调试使用，需要根据需要修改参数或坐标值。 在VS2019下编写，低于这个版本可能打开有问题。 四参数和七参数坐标转换，包括通过已知参数正算坐标，通过已知坐标反算转换参数，反算时用最小二乘法平差求解。

谐波频率估计的总体最小二乘方法ESPRIT-估计原信号的频率.

最小二乘支持向量机不需要求解凸二次规划问题,通过求解一组线性方程而获得最优分类面,但是,最小二乘支持向量机失去了解的稀疏性,当训练样本数量较大时,算法的计算量非常大。提出了一种快速最小二乘支持向量机算法,在保证支持向量机推广能力的同时,算法的速度得到了提高,尤其是当训练样本数量较大时算法的速度优势更明显。新算法通过选择那些支持值较大样本作为训练样本,以减少训练样本数量,提高算法的速度;然后,利用最小二乘支持向量机算法获得近似最优解。实验结果显示,新算法的训练速度确实较快。

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负荷预测基于最小二乘支持向量机lssvm，自己写的，原始数据也是自己的

最小二乘支持向量机LS-SVM的Matlab代码,比利时鲁汶大学网站提供，在Matlab里直接添加路径，即可使用 LS-SVMlab1.5.rar 249.09 KB, 下载次数: 293 , 下载积分: 资产 -2 信元, 下载支出 2 信元

结课文章（转），基于最小二乘的自适应滤波matlab仿真实验,有框图，有程序，有仿真结果。

目录 1. 一般最小二乘法 3 1.1. 一次计算最小二乘算法 3 1.2. 递推最小二乘算法 3 2. 遗忘因子最小二乘算法 6 2.1. 一次计算法 6 2.2. 递推算法 6 3. 限定记忆最小二乘递推算法 9 4. 偏差补偿最小二乘法 11 5. 增广最小二乘法 13 6. 广义最小二乘法 15 7. 辅助变量法 17 8. 二步法 19 9. 多级最小二乘法 21 10. Yule-Walker辨识算法 23 Matlab程序附录 24 附录1、最小二乘一次计算法 24 附录2、最小二乘递推算法 25 附录3、遗忘因子最小二乘一次计算法 26 附录4、遗忘因子最小二乘递推算法 27 附录5、限定记忆最小二乘递推算法 29 附录6、偏差补偿最小二乘递推算法 31 附录7、增广最小二乘递推算法 32 附录8、广义最小二乘递推算法 34 附录9、辅助变量法 36 附录10、二步法 38 附录11、多级最小二乘法 39 附录12、Yule-Walker辨识算法 42