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




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;
————————————————
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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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