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[求助]
求MATLAB里面的plsregress函數用法 已有1人參與
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有誰能完整的解釋MATLAB里面的plsregress函數用法，看了很多帖子和help plsregress 還是不能搞懂這個函數的用法 [XL,YL,XS,YS,BETA,PCTVAR,MSE,stats] = PLSREGRESS(X,Y,ncomp,...) [XL,YL,XS,YS,BETA,PCTVAR,MSE] = plsregress(X,Y,ncomp) X我理解是光譜陣 Y是濃度陣 ncomp是什么，主成分數么？還有前面的的XL，YL是載荷矩陣那么其他參數是什么 還有怎么輸出想要的結果 |
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3樓2015-05-28 11:00:41
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【答案】應助回帖
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XS n*ncomp維正交矩陣，自變量得分矩陣（X中的原始變量對PLS主成分的線性組合），行向量為樣本，列向量為主成分。YS n*ncomp維矩陣，因變量得分矩陣（與XS的主成分具有最大協(xié)方差的因變量的線性組合），行向量為樣本，列向量為主成分。YS既不是正交也不是規(guī)范化的。返回PLS回歸系數，BETA 是一個(p+1)-by-m 矩陣。 Y = [ones(n,1),X]*BETA + Yresiduals, Y0 = X0*BETA(2:end,  + Yresiduals.返回一個 2-by-ncomp matrix PCTVAR，包含了模型可解釋的方差百分比。PCRVAR第一行為每個PLS解釋的X的方差百分比；第二行為Y的方差百分比。返回一個2-by-(ncomp+1)的MSE矩陣，包含了PLS模型0：ncomp主成分的預測均方根誤差。第一行包含了X中的預測均方根誤差；第二行為Y中的均方誤差。 返回結構體stats W — A p-by-ncomp matrixof PLS weights so that XS = X0*W. T2 — The T2 statistic for each point in XS. Xresiduals — The predictor residuals, that is, X0-XS*XL'. Yresiduals — The response residuals, that is, Y0-XS*YL'. |
2樓2015-05-28 10:58:05
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