¡Hola! ¿Conoce el programa matlab para mínimos cuadrados parciales?

El llamado método de mínimos cuadrados parciales se refiere a realizar un análisis de componentes principales y una reducción de dimensionalidad en el conjunto de datos antes del análisis de regresión lineal basado en el método de mínimos cuadrados. El siguiente código fuente no ha sido eliminado y el equipo de GreenSim lo proporciona de forma gratuita para su uso. Por favor indique el equipo GreenSim (

/GreenSim.function

[y5, e1, e2] = PLS (X, Y, X, Y, p, q)%%

Programa general para regresión de mínimos cuadrados parciales

Nota: Tome "Modelado de componentes de gasolina basado en espectroscopia de infrarrojo cercano" como ejemplo, pero el alcance de aplicación de este programa no se limita de ninguna manera a Este%

Trabajo original del equipo de Greensim (

/greensim)%%

Lista de parámetros de entrada%

X p>

Matriz espectral del conjunto de calibración, matriz n×k, n muestras, k% de longitud de onda

Y

Matriz de concentración del conjunto de calibración, matriz n×m, n muestras, m componentes %

x

Matriz de espectro del conjunto de validación %

y

Matriz de concentración del conjunto de validación %

p

El número del componente principal de X y el valor óptimo deben determinarse mediante otros métodos

q

El número del componente principal de y, el. el valor óptimo debe determinarse mediante otros métodos%%

Lista de parámetros de salida%

y5

El valor predicho correspondiente a x (y es el valor real) % .

e1

El error absoluto de predicción se define como e1=y5-y%

e2

El relativo. el error de predicción se define como. E2 = | (Y5-Y)/Y |%

Paso 1: Normalizar X, X, Y, y [n, k] = tamaño (X); = tamaño (Y , 2); xx = [X; x]; YY = [Y; xmin = ceros (1, k); :,j));

xmax(j)=max(Xx(:,j));

Xx(:,j)=(Xx(:,j)- xmin(j))/(xmax(j)-xmin(j));endymin=zeros(1,m);ymax=zero(1, m para

j=1:m<); /p>

ymin(j)=min(Yy(:,j));

ymax(j)= max(Yy(:,j));

Yy(:,j)=(Yy(:,j)-ymin(j))/(ymax(j)-ymin(j)); +1):end,); Y1=Yy(1:n,); y1=Yy((n+1):end,);% %

Paso 2: Extraer el principal P y Q componentes de X1 e Y1 respectivamente, y asigna X1, X1, Y1 al espacio del componente principal [CX, SX, LX] = princeomp (X65438+. [CY, SY, LY]= prin comp(y 1); CX=CX(:, 1:p = CY(:, 1:q); X2 = x 1 * y2 = y 1 * CY; ; x2 = x 1 * CX; y2 = y 1 * CY; %%

El tercer paso: realizar una regresión lineal en El primer parámetro de entrada es el nivel de significancia, que se puede ajustar mediante %%

Paso 4: Introduzca x2 en el modelo para obtener el valor predicho y3y 3 = x2 * B

Paso Paso 5: Realice la "transformación inversa del componente principal" en y3 para obtener y4y; 4 = y3 * pinv(CY); %%

Paso 6: Desnormalice y4 para obtener y5for.

j=1:m

y5(:,j)=(ymax(j)-ymin(j))*y4(:,j)+ymin(j); End%%

Paso 7: Calcular el error e 1 = y5-y; e2=abs((y5-y)./y); , SECV, SEC]=ExtraSim1(X, Y)%%

Análisis de simulación adicional basado en el método de mínimos cuadrados parciales

Función 1: Calcular el valor MD para encontrar el % de muestra singular %.

Función 2: Calcula los valores de error, presione, secv y sec bajo diferentes valores de p para determinar el número óptimo de la variable de entrada %

Trabajo original de Greensim equipo (

/greensim)%%[n,k]= tamaño(X);m=tamaño(Y,2);pmax=n-1;q=m;error=zero(1, pmax); PRENSA = cero(1, pmax); SECV = cero(1, pmax); SEC = cero(1, pmax); >

p=1:pmax

disp(p);

err 1 = cero (1, N % error absoluto

Err2 =); cero ( 1, N); % de error relativo

es

i=1:N

disp(一);

si

p>

i==1

x=XX(1,);

y=YY(1,);

X=XX( 2:N,);

Y=YY(2:N,);

Elsef

I==N

x=XX(N,);

y=YY(N,);

X=XX(1:(N-1),:) ;

Y=YY(1:(N-1),:);

Otros

x=XX(i,);

y =YY(i,);

X=[XX(1:(i-1),:); XX((i+1):N,:);

Y=[YY(1:(i-1),:); YY((i+1):N,:);

Fin

[y5 , e1, e2 ]=PLS(X, Y, X, Y, p, q);

err 1(I)= e 1;

err 2(I)= E2;

p>

Fin

Error(p)=suma(err 2)/N;

PRESIONAR(p)=suma(Err1 .^2);

SECV(p)=sqrt(Presione (p)/n);

SEC(p)= sqrt(PULSE(p)/(n-p)) ; end%%[CX, SX, LX]= prin comp(X); S=SX(:, 1:p); n

s =S(j,);

MD(j)=(S ')*(inv(S ' * S))*(S); p>