PLS的特征向量选取及其几何解释
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摘要: 部分最小二乘(PLS)方法将高维相关的原始变量投影到低维的特征变量空间,去除了数 据的相关性和对回归无益的噪声,近年来在统计建模及其它有关领域得到普遍重视.本文从奇异 值分解的角度分析了部分最小二乘的特征向量选取机制,解释了部分最小二乘特征向量选取的几 何意义,并由此推导出非线性迭代部分最小二乘算法(NIPALS算法).
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关键词:
- 部分最小二乘(PLS) /
- 奇异值分解 /
- 正交变换
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计量
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