matlab开发-偏最小二乘法和判别分析法。使用PLS进行判别分析的教程和工具。
最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法
系统参数辨识常用的是最小二乘法,但最小二乘法存在限制需要改进,该包中含常用的方法如递推最小二乘法,遗忘因子最小二乘法,增广最小二乘法,辅助变量法的matlab代码
采用最小二乘曲线拟合,可寻求有限测量数据及其伴随误差的变化规律。曲线拟合先确定拟合模型,再确定函数的所属类。多项式拟合先将其化为双曲线、S型曲线、倒指数曲线、对数曲线等拟合曲线,再求解拟合多项式系数。
使用最小二乘法进行多项式拟合,精度要高于EXCEL的数学规划,通用性极高
分析印刷图像的亮度、色度等特征信息.只供参考交流用
该代码实现的是复数正交最小二乘法,为函数形式
比一般的最小二乘法精度更高,采用基向量来拟合曲线,只是简单的小程序,可以做参考,备注说明都在注释里面,请查阅
用矩阵运算实现了最小二乘法中的曲线法,此程序经过验证,真实有效,希望能给想用这个算法的同学一些帮助,减少摸索的时间。
最小二乘法与回归,讲述最小二乘法和回归的技术细节,学习好这个资源,大家可以更好的编程。
