偏最小二乘应用分析.pdf
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1、11.15.偏最小二乘应用分析 clc%清屏 clear all;%删除 workplace 变量 close all;%关掉显示图形窗口 format long pz=191 36 50 5 162 60 189 37 52 2 110 60 193 38 58 12 101 101 162 35 62 12 105 37 189 35 46 13 155 58 182 36 56 4 101 42 211 38 56 8 101 38 167 34 60 6 125 40 176 31 74 15 200 40 154 33 56 17 251 250 169 34 50 17 120 3
2、8 166 33 52 13 210 115 154 34 64 14 215 105 247 46 50 1 50 50 193 36 46 6 70 31 202 37 62 12 210 120 176 37 54 4 60 25 157 32 52 11 230 80 156 33 54 15 225 73 138 33 68 2 110 43;mu=mean(pz);%求均值 sig=std(pz);%求标准差 rr=corrcoef(pz);%求相关系数矩阵 data=zscore(pz);%数据标准化 n=3;%n 是自变量的个数 11.15.m=3;%m 是因变量的个数 x0=
3、pz(:,1:n);y0=pz(:,n+1:end);e0=data(:,1:n);f0=data(:,n+1:end);num=size(e0,1);%求样本点的个数 chg=eye(n);%w 到 w*变换矩阵的初始化 for i=1:n%计算 w,w*和 t 的得分向量,matrix=e0*f0*f0*e0;vec,val=eig(matrix);%求特征值和特征向量 val=diag(val);%提出对角线元素 val,ind=sort(val,descend);%降序排列 w(:,i)=vec(:,ind(1);%提出最大特征值对应的特征向量 w_star(:,i)=chg*w(:,
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