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回归预测 | Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏最小二乘回归预测

回归预测 | Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏最小二乘回归预测

目录

    • 回归预测 | Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏最小二乘回归预测
      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

效果一览

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基本介绍

Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏小二乘回归预测(完整源码和数据)
1.输入多个特征,主成分降维后输入偏小二乘进行回归;
2.算法新颖,包含评价指标MAE、R2等,出图多(误差图、帕累托图)~
4.运行环境Matlab2018b及以上。

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式(资源出下载):Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏最小二乘回归预测
 1. 创建模型
k = 4;
betaPCR = regress(T_train-mean(T_train),PCAScores(:,1:k));
betaPCR = PCALoadings(:,1:k) * betaPCR;
betaPCR = [mean(T_train)-mean(P_train) * betaPCR;betaPCR];
%%
% 2. 预测拟合
N = size(P_test,1);
T_sim = [ones(N,1) P_test] * betaPCR;
————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127980325

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229

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