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讲得比较清晰的一个偏最小二乘，附带了MATLAB偏最小二乘函数的使用
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
偏最小二乘回归MATLAB程序代码数学建模的模型应用
介绍数学建模中偏最小二乘的应用，介绍偏最小二乘原理及项目案例代码。
偏最小二乘回归法（PLSR：partialleastsquaresregression)：是一种新型的多元统计数据分析方法，它主要研究的是多因变量对多自变量的回归建模，特别当各变量内部高度线性相关时，
基于Matlab的最小二乘支持向量机的工具箱及其应用-基于Matlab的最小二乘支持向量机的工具箱及其应用[1].pdfMatlab的最小二乘支持向量机的工具箱及其应用，欢迎访问下载，Figure13
针对椒盐噪声的特点, 提出了一种以回归型最小二乘支持向量机(Least square support vector regression , LS-SVR)为数据恢复算法的开关型滤波器。首先利用max
针对PSO算法容易陷于局部极值的缺点，提出了一种改进的PSO优化算法（IPSO）。该算法根据粒子进化速度对粒子个体极值进行自适应扰动，使粒子及时跳出局部极值点而继续优化，从而扩大粒子搜索范围。改进后的
偏最小二乘回归的子函数，主程序可以调动它。
PLS是一种可以处理多个因变量对多个自变量的回归建模方法。特别当各变量集合内部存在较高程度的相关性时,用PLS进行回归建模分析,比对逐个因变量做多元回归更加有效,其结论更加可靠,整体性更强
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