化学计量学方法中常用的一种建模方法，可以通过通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配。 用最简的方法求得一些绝对不可知的真值，而令误差平方之和为最小。 很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达。

本章介绍偏最小二乘回归分析的建模方法；通过例子从预测角度对所建立的回归模型进行比较

偏最小二乘法回归分析处理光谱数据，并用交叉验证对此模型进行验证

偏最小二乘法(PLS)介绍偏最小二乘法是一种多元统计数据分析方法,于1983年由S.Wold和C.Albano等人首次提出。

此代码为matlab代码，可直接使用，简单引动，用于建模分析,新手可用于学习理解，代码不难理解，通俗易懂，此代码用于MATLAB2019版本没有任何问题，也不需要进行调试，本人亲测

matlab 偏最小二乘法代码偏最小二乘法 (PLS)、基于核的潜在结构正交投影 (K-OPLS) 和基于 NIPALS 的 OPLS 基于Yi Cao实现的PLS回归算法： 基于 的 K-OPLS 回归算法。 基于 R 包的 OPLS 实现，使用 NIPALS 分解循环。 安装 $ npm i ml-pls 用法 import PLS from 'ml-pls' ; var X = [ [ 0.1 , 0.02 ] , [ 0.25 , 1.01 ] , [ 0.95 , 0.01 ] , [ 1.01 , 0.96 ] , ] ; var Y = [ [ 1 , 0 ] , [ 1 , 0 ] , [ 1 , 0 ] , [ 0 , 1 ] , ] ; var options = { latentVectors : 10 , tolerance : 1e-4 , } ; var pls = new PLS ( options ) ; pls . train ( X , Y ) ; // assuming that you created Xtrain, Xtest, Ytrain,

行业分类-物理装置-基于二维多集偏最小二乘的人脸图像超分辨率重建方法.zip

行业分类-物理装置-基于分数阶正交偏最小二乘的人脸超分辨率重建识别方法.zip

偏最小二乘算法（Partial Least Squares，PLS）是一种常见的多元线性回归算法，MATLAB在R2008a版本已经加入了PLS算法的实现函数。 该代码把偏最小二乘算法（Partial Least Squares，PLS）的回归应用整理为“读取数据-训练模型-数据预测”的形式。

包含python实现偏最小二乘回归的源代码，同时文件中还有所需数据格式