我要编译一个程序，这个MATLAB程序的成型是这样的，首先要用已知的数据对程序进行
训练，然后输入未知数据，能自动对识别它，并自动将其分类。
请问谁了解用MATLAB做偏最小二乘的判别分析/
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1条回答 默认 最新
- 2021-10-28 09:10回答 1 已采纳 你把matlab的矩阵用python的numpy包包就行。 import numpy as np a = np.zeros([n,n]) for i in range(1,n+1): a[i-
- 2021-11-09 18:24回答 1 已采纳 这个好说 d_phi = 1./[delta_phi1(:),delta_phi2(:),delta_phi3(:),delta_phi4(:),delta_phi5(:),delta_phi6(:)
- 2021-10-26 02:07回答 2 已采纳 你好，xy构成的多项式也可以写，但是比较繁琐，而且求解很难满足最后一个条件，全局大于0，下面是我的一维拓展方案：主函数： %% 为了得到分布，假设了一个协方差矩阵 mu=[20,180];%数学期望
- 2022-07-15 21:19MATLAB偏最小二乘法用于判别分析，亲测可用
- 2021-10-07 12:24回答 1 已采纳 你好，既然你知道了y和x那么数值求到了dy/dt和dx/dt，自然就可以通过插值方法得到与x和y等长的dy/dt和dx/dt，然后直接进行拟合就好了啊，lsqcurvefit也好，最小二乘法加上fmi
- 2023-01-14 21:29回答 1 已采纳 望采纳！！！点击回答右侧采纳即可！我觉得你需要了解Matlab的基本操作，以及它的统计分析功能。你可以参考Matlab官方文档，或者参考一些教程，比如《Matlab数据分析与统计》，《Matlab统计
- 2021-11-08 22:37回答 1 已采纳 你好，你在使用heatmap时，后面加上'GridVisible','off'即可，如： h = heatmap(xvalues,yvalues,cdata,'GridVisible','off');
- 2021-04-19 03:16勃兰登堡的博客 这个Matlab库实现了偏最小二乘法回归和判别分析。偏最小二乘回归是对多元线性回归模型的一种扩展，在其最简单的形式中，只用一个线性模型来描述独立变量Y与预测变量组X之间的关系:Y = b0 + b1X1 + b2X2 + ... + bpXp...
- 2023-03-04 18:05回答 1 已采纳 “Devil组”引证GPT后的撰写： 关于维度不一致的问题，是因为在执行 rel_data=[t;rel_data]; 语句时，将 t 和 rel_data 纵向拼接形成一个新的矩阵，但是 t 的维度
- 2021-06-05 21:02回答 2 已采纳 可以参考这篇文章，希望对你有帮助：基于粒子群算法的最小二乘支持向量机实现多分类（PSO_LSSVM）_u010448466的博客-CSDN博客_lssvm多分类
- 2021-10-27 12:54回答 1 已采纳 你好同学，curve fittingToolbox工具箱里的polynomial是多项式拟合，用的是最小二乘法做拟合，你可以选择不同的多项式阶次Degree 当然也可以拟合曲面（多项式拟合）：
- 2021-06-01 18:35该包提供了使用非线性迭代偏最小二乘 (NIPALS) 算法执行 PLS 回归的函数。 它包含一个教程函数，用于解释 NIPALS 算法和使用 PLS 函数执行判别分析的方法。 全最小二乘回归和偏最小二乘回归的区别可以解释如下： ...
- 2022-07-30 22:53回答 1 已采纳 生成向量x然后根据函数生成向量y1 y，然后min（y1-y2），再find一下就找到那个x了
- 2022-11-30 15:58Orlando Allen的博客 偏最小二乘回归（英语：Partial least squares regression， PLS回归）是一种统计学方法，与主成分回归有关系，但不是寻找响应变量和自变量之间最大方差超平面，而是通过...当Y是分类数据时称为“偏最小二乘判别分析。
- 2021-04-30 04:52weixin_39893042的博客 The difference between the total least squares regression and partial least squares regression can be explained as follows:For given independent data X and dependent data Y, to fit a modelY = X*B + Et...
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