偏最小二乘算法（PLS）MATLAB实现+实例

matlab计算偏最小二乘法的程序-matlab计算偏最小二乘法的程序.rar 偏最小二乘法 1建模原理 2计算方法推导 3交叉有效性 附录（源程序）

该书主要介绍了偏最小二乘法的原理及实例分析，对统计分析非常有用，原理描述清楚

用matlab编写实现最小二乘法多元线性拟合，可以得到最终拟合方程，并画出预测的回归系数直方图

matlab开发-偏最小二乘法和判别分析法。使用PLS进行判别分析的教程和工具。

偏最小二乘是建立表到表的线性拟合关系，然后预测的方法(处理高维数据)，比如在光谱分析中，X是某物质的光谱样本构成的训练集，Y是对应的成分数据，x是要预测成分的光谱数据。

matlab偏最小二乘法代码，整理各种线性和非线性回归，参考网上资料

由于神经网络具有拟合非线性的能力,所以可以用神经网络来处理内部模型的非线性特性,因此这种内部模型采用神经网络的非线性PLS方法得到了广泛的应用。传统的前馈神经网络在训练中采用梯度学习算法,网络中的参数需要迭代更新,不仅训练时间长,而且容易导致局部极小和过度训练等问题,另外其多隐层的结构也导致了样本训练速度慢,训练误差大"此外,Bartlett提出对于已达到最小训练误差的前馈神经网络,权值越小泛化特性越好,而传统的梯度学习算法仅仅考虑训练误差最小,忽视了权值大小对网络的影响,这些问题都将影响到模型的泛化特性。

偏最小二乘回归经典教程之一，好好理解每一个案例，仔细研究，相信一定收获很多！！强烈推荐

一个偏最小二乘法的应用实例，希望能对读者有帮助