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偏最小二乘回归分析
在实际问题中,经常遇到需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系,并研究用一组变量(常称为自变量或预测变量)去预测另一组变量(常称为因变量或响应变量),除了最小二乘准则下的经典多元线性回归分析(MLR),提取自变量组主成分的主成分回归分析(PCR)等方法外,还有偏最小二乘(PLS)回归方法。 偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法,特别当两组变量的个数很多,且都存在多重相关性,而观测数据的数量(样本量)又较少时,用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。 偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析,典型相关分析和线性回归分析方法的特点,因此在分析结果中,除了可以提供一个更为合理的回归模型外,还可以同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容,提供更丰富、深入的一些信息。
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matlab基础(入门教程).pdf
MATLAB 不仅仅是一门编程语言,还是一个集成的软件平台,包含以下几个主要部分。1. MATLAB 语言MATLAB 是一种高级编程语言,它提供了多种数据类型、丰富的运算符和程序控制语句供用户使用。用户可以根据需求,按照 MATLAB 语言的约定,编程完成特定的工作。2. MATLAB 集成工作环境MATLAB 集成工作环境包括程序编辑器、变量查看器、系统仿真器和帮助系统等。用户在集成工作环境中可以完成程序的编辑、运行和调试,输出和打印程序的运行结果。3. MATLAB 图形系统用 MATLAB 的句柄图形,可以实现二维、三维数据的可视化、图象处理,也可以完全或局部修改图形窗口,还可以方便的设计图形界面。4. MATLAB 数学函数库MATLAB 提供了丰富的数值计算函数库,既包括常用的数学函数,又包含了各个专业领域独有的数值计算实现,用户可以通过简单的函数调用就可以完成复杂的数学计算任务。5. Simulink 交互式仿真环境通过交互式的仿真环境 Simulink,用户可以采用图形化的数学模型,完成对各类系统的模型建立和系统仿真,仿真结果也能够以直观的图形方式显示。Simulink 可以接受用户的键盘鼠标输入,也可以通过程序语句来实现数据交换,应用方便灵活。6. MATLAB 编译器通过编译器,可以将用 MATLAB 语言编写的程序编译成脱离 MATLAB 环境的 C 源代码、动态连接库或者可以独立运行的可执行文件。7. 应用程序接口 API这是 MATLAB 的应用程序接口,它提供了 MATLAB 和 C、Fortran、VB、VC 等多种语言之间的接口程序库,使用户可以在这些语言的程序里调用 MATLAB 程序。8. MATLAB 工具箱MATLAB 包含了各种可选的工具箱。工具箱则是由各个领域的高水平专家编写的,所以用户不必编写该领域的基础程序就可以直接进行更高层次的研究。例如:控制领域可以使用的工具箱就有 Control System(控制工具箱)、System Identification(系统辨识工具箱)、Robust Control(鲁棒控制工具箱)、Optimization(最优化工具箱)等。9. Notebook 工具Notebook 能够让用户在 Word 环境中使用 MATLAB 的各种资源,为用户营造容文字处理、科学计算、工程设计于一体的完美的工作环境。用 Notebook 制作的 M-Book 文档不仅拥有 Word 的全部字处理功能,而且具备 MATLAB 的数学运算能力和计算结果可视化的能力。
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自动设置隐藏模块名脚本
【实例简介】自动设置Simulink模块名是否显示,便于快速搭建模型,实现模型一致性
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matlab编写的simulink下的DSOGI锁相环模型.mdl
【实例简介】
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卡尔曼滤波在目标跟踪上的运用(三维).m
卡尔曼滤波在目标跟踪上的运用(三维).m
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DEMATEL.pdf
Decision-making Trial and Evaluation Laboratory(DEMATEL)直译为决策实验室分析。DEMATEL 也有翻译成决策与试验评价实验室,或者简称实验室法。由于中文比较拗口,一般情况下,念[de mei tel] 或者念 [di mie tel]。1971 年在日内瓦的一次会议上美国 Battelle 实验室的学者 A. Gabus 和 E. Fontela 提出的为了解现实世界中复杂、困难的问题而提出的方法论,是一种运用图论和矩阵工具的系统分析的方法。通过系统中各要素之间的逻辑关系和直接影响矩阵,可以计算出每个要素对其它要素的影响度以及被影响度,从而计算出每个要素的原因度与中心度,作为构造模型的依据,从而确定要素间的因果关系和每个要素在系统中的地位。DEMATEL 是一种系统要素分析方法,通过分析系统各要素之间的逻辑关系,构建直接影响矩阵并对其进行相关计算,以此确定各要素对其他要素的影响度与被影响度,进而计算出中心度与原因度进一步揭示系统的结构关系。该方法在诸多复杂系统的因素重要性权重分析研究中有着相对成熟的应用
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matlab 粒子群算法
【实例简介】
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SVM matlab示例
SVM matlab示例
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基于harris角点检测的两幅图像拼接matlab实现
基于harris角点检测的两幅图像拼接matlab实现
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机器学习基础,配套代码
机器学习基础,配套代码,MATLAB、 运行示例程序需按照如下步骤:1、在MATLAB中打开setpath.m文件所在目录,并运行setpath.m文件2、进入所学章节目录,运行示例m文件
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