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【 原 创 】 定 制 代 写 开 发 辅 导 答 疑 r/python/spss/matlab/WEKA/sas/sql/C++/stata/eviews/Computer science assignment 代写/代做 Project/数据挖掘和统计分析可视化调研报告/程序/PPT 等/爬虫数据采集服 务（附代码数据）, 咨询 QQ：3025393450 有问题百度搜索“ ”就可以了 欢迎登陆官网：http://y0.cn/datablog 偏最小二乘回归（ PLSR）和主成分回 归（ PCR）数据分析报告 来源：大数据部落 | 有问题百度一下“ ”就可以了 原文： tecdat.cn/?p=2655 此示例显示如何在 matlab 中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归 （PCR），并讨论这两种方法的有效性。当存在大量预测变量时，PLSR 和 PCR 都是对响应变量建模的方法，并且这些预测变量高度相关或甚至共线。两种方 法都将新的预测变量（称为组件）构建为原始预测变量的线性组合，但它们以 不同的方式构造这些组件。PCR 创建组件来解释预测变量中观察到的变异性， 而根本不考虑响应变量。另一方面，PLSR 确实将响应变量考虑在内，因此通常 会导致模型能够使用更少的组件来适应响应变量。 加载数据 加载包括 401 个波长的 60 个汽油样品的光谱强度及其辛烷值的数据集。
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