偏最小二乘回归

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偏最小二乘 (PLS) MATLAB 实现
本程序提供 PLS 偏最小二乘的 MATLAB 实现,支持单因变量和多因变量情况。
偏最小二乘回归助力均匀设计试验建模
传统的最小二乘法在处理均匀试验数据,构建二次多项式回归模型时存在局限性。为此,偏最小二乘法 (PLS) 这一技术应运而生,它能够有效建立均匀试验数据的二次多项式回归模型,并在 DPS 数据处理系统中得以实现。PLS 回归建模过程简单易懂,以实例展示了其应用。PLS 回归分析建模技术为均匀设计的广泛应用提供了强有力的技术支持。
偏最小二乘算法在Matlab中的应用
偏最小二乘(PLS)回归在Matlab开发环境中的具体应用情况。
线性最小二乘拟合
线性最小二乘拟合采用多项式拟合,MATLAB 提供 polyfit 函数用于拟合 m 次多项式,返回系数向量 a。拟合后,可以使用 polyval 函数计算指定点的多项式值 y。
最小二乘影像匹配程序
基于Matlab语言实现的最小二乘影像匹配程序。
MATLAB实现偏最小二乘法
这里是偏最小二乘法的MATLAB代码实现示例。使用此代码,您可以轻松实现数据的回归分析,并得到精准的模型参数。
NNLS与约束回归非负约束最小二乘回归的Matlab开发
这是一个用于解决非负约束下最小二乘回归问题的Matlab M文件,优化了Lawson & Hanson方法。
递归最小二乘滤波器
该项目使用 MATLAB 语言实现了递归最小二乘 (RLS) 滤波器算法,用于信号降噪。
递推最小二乘算法的应用
在Matlab中,递推最小二乘算法被广泛应用于参数估计、系统辨识和自适应控制领域。
拓展递归最小二乘算法(输出噪声)
拓展递归最小二乘算法(输出噪声)用于估计随时间变化的传递函数参数,同时估算应用于系统输出的噪声特性。