《PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现详解》PLS(PartialLeastSquares,偏最小二乘)是一种统计分析方法,广泛应用于多元数据分析,特别是在化学计量学、机器学习和模式识别等领域。
它通过将原始数据投影到一个新的低维空间中,使因变量与自变量之间的关系得到最大化,并且能有效处理多重共线性问题。
MATLAB作为强大的数值计算和数据可视化工具,是实现PLS的理想平台。
本资料包含两个部分:单因变量的PLS实现和多因变量的PLS实现。
下面将对这两个方面进行详细阐述。
1.单因变量PLS:单因变量的PLS主要针对只有一个响应变量的情况。
在MATLAB中,我们首先需要定义输入变量X和输出变量y,然后构建PLS模型。
关键步骤包括:-数据预处理:对数据进行标准化或归一化,以消除量纲影响。
-计算X和y的相关矩阵,找到最大相关性的方向。
-通过奇异值分解(SVD)分解相关矩阵,得到主成分。
-选择合适的主成分数量,这通常通过交叉验证来确定。
-使用选定的主成分构建PLS回归模型,预测y值。
2.多因变量PLS:对于多因变量情况,PLS的目标是同时考虑多个响应变量。
此时,我们可以使用多响应PLS(MRPLS)或者偏最小二乘判别分析(PLSDA)。
MATLAB中的实现步骤大致相同,但需要处理多个y变量:-同样进行数据预处理。
-计算X与所有y的联合相关矩阵。
-SVD分解该联合相关矩阵,提取主成分。
-对每个y变量分别建立PLS模型,每个模型有自己的权重向量和载荷。
-使用选定的主成分,对每个y变量进行预测。
在MATLAB中,可以利用内置函数如`plsregress`或自定义脚本来实现这些过程。
自定义脚本能够提供更大的灵活性,允许用户调整参数和添加额外的特性,如正则化、特征选择等。
总结,PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现涉及数据预处理、主成分提取、模型构建和验证等多个环节。
通过理解这些步骤,可以有效地应用PLS解决实际问题,无论是单因变量还是多因变量的情况。
提供的MATLAB程序代码文档将为读者提供具体的实现细节和示例,帮助深入理解和掌握PLS算法。
2025/8/9 10:36:08 4KB 偏最小二乘 matlab程序
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虚拟CPU我的和启发的面包板计算机,汇编器和基于Web的代码,文档,示意图,说明,均使用编译为WASM的C后端。
结构体Arduino的微码EEPROM写入器DecimalDisplayEEPROM写入器ESP8266Wi-Fi程式载入器启用页面写的EEPROM编写器库(在GreenliantGLS29EE010上测试)仿真器(C库)SimLib-仿真器核心SimInst-仿真器核心的单个实例接口SimWin-库周围的Windows可执行文件(用于测试)SimWasm-Emscripten源代码和脚本来产生WASM输出笔记构建面包板计算机时使用的各种文件
2025/8/8 11:04:07 19.53MB emulator arduino esp8266 cpu
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2025/6/28 18:41:56 3.41MB HTML
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简介:
标题中的“Surface-开源”指的是一个与表面可视化相关的开源项目。
在计算机图形学和数据分析领域,表面可视化是一种将三维数据转化为可交互的图形表示方法,它可以帮助用户理解复杂的数据结构和模式。
开源软件意味着源代码对公众开放,允许用户自由地使用、修改和分发,这通常促进了社区的合作开发和持续改进。
动态表面可视化是指能够实时更新和交互地展示表面变化的技术。
这种可视化方法特别适用于科学计算、医学成像、地质勘探等领域,其中数据可能随时间而动态变化。
例如,可以用来观察流体动力学模拟中的流动模式,或者监测地球表面的地形变化。
开源软件在Surface项目中的应用,意味着开发人员和用户可以透明地查看和贡献代码,以增强功能、修复问题或定制工具以满足特定需求。
开源软件的社区通常会提供活跃的论坛和技术支持,帮助用户解决遇到的问题,进一步推动技术的发展。
在压缩包文件“surface”中,可能包含了这个项目的源代码、文档、示例数据以及构建和运行项目的说明。
源代码通常由多种编程语言编写,如C++、Python或JavaScript,用于处理数据处理、图形渲染和用户交互等任务。
文档可能包括用户手册、开发者指南和API参考,帮助新用户理解和使用该软件。
示例数据则可用于演示软件的功能,而构建和运行说明则指导用户如何在自己的环境中安装和启动项目。
开源表面可视化软件通常依赖于一些库和框架,如OpenGL或WebGL进行图形渲染,NumPy或Pandas进行数据处理,以及可能的交互库如Qt或React来实现用户界面。
开发者可能还利用版本控制系统如Git来管理代码,以及持续集成/持续部署(CI/CD)工具确保代码质量。
Surface开源项目提供了一个平台,让研究者和工程师能够高效地探索和解释三维数据,同时得益于开源社区的创新和协作。
通过参与这个项目,无论是作为用户还是贡献者,都能享受到开源软件带来的诸多益处,包括灵活性、可扩展性和持续的技术支持。
2025/6/15 20:03:01 101KB
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Submail接入-------------submai_demo是我们提供的一个测试代码示列,每个类对应的一个单独的接口,带入参数执行main方法即可请求我们平台接口。
submail_sdk使我们平台提供的sdk代码文档,您可以在项目集成我们的sdk,在配置文件里配置您的appid,appkey,signtype,即可调用,接口调用方法请参考sdk里的demo包。
SDK-MAVEN是通过maven实现管理项目,相比sdk多了一个pom文件,方便您管理jar包。
Subhook1是一个我们平台subhook获取推送状态的示列代码。
Submail-sdk.jar是我们平台提供的对接jar包。
里面集成我们平台的sdk以及其他三方jar包,只需导入我们提供的jar包,即可调用。
调用的示列代码在jar包里的com.submail.demo包里。
2025/6/7 12:44:09 9.31MB SDK 短信接口 邮件接口 语音接口
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黑马课程最后一个大项目代码文档数据库,黑马课程最后一个大项目代码文档数据库,黑马课程最后一个大项目代码文档数据库
2025/6/3 6:19:04 12.01MB 黑马 商城 代码 文档
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JAVA(jsp+servlet)超市商品管理系统包括数据库、代码、文档,可以运行
2025/5/5 22:18:48 7.8MB JAVA课程设计
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最近几年,例如YAGO和DBpedia等大规模知识库发展有了很大的进步。
知识库提供了大量的不同种类的实体信息,如人、国家、河流、城市大学等等,同时知识库包含了大量的在实体(entity)间的关系既事实(fact)。
当今的知识库包含的数据量是巨大的通常有百万个实体和上亿个描述实体间关系的事实数据。
虽然目前的知识库存在大量的实体和事实数据,但是这样大规模的数据仍然不完整。
目前构建知识库的方法主要有两种,一种是从大量的文本中抽取事实但这种方法必然会带来大量的噪声数据,第二是人工扩展,但这样的方法对于时间的开销是极大的。
如果确保一个知识库是完整的则必须花费很大的努力来抽取大量的事实,并检查事实的正确性,因为只有正确的事实加入到知识库中才是有意义的。
同时知识库的本身由于有足够的信息可以推理出更多的新的事实。
例如有这样一个例子,一个知识库包含一组事实是孩子c有一个妈妈m,这样可以推理得出孩子妈妈的丈夫f很可能是孩子的父亲。
该逻辑规则形式化的描述如下:motherof(m,c)∧marriedTo(m,f)⟹fatherof(f,c)挖掘这种规则可帮助做一下四种事情:1、利用这种规则来推理出新的事实,而这些被挖掘出的新的事实可以使知识库更完整。
2、这些规则可以检测出知识库潜在的错误例如一个陈述是一个与一个男孩无关的人是这个男孩的父亲,这样的陈述很可能是错误的。
3、有很多推理工具依赖其他工具提供规则,所以这些被挖掘出来的规则可以用于推理。
4、这些规则描述一个普遍的规律,这些规律可以帮我我们理解分析知识库中的数据,如找到一些国家通常与说同一种语言的国家交易。
或结婚是一个对称关系,或使用同一个乐器的音乐家通常互相影响等等。
AMIE的目标是从RDF格式的知识库中挖掘如上所述的逻辑规则,在语义网(SemanticWeb)中存在大量的RDF知识库如YAGO、Freebase和DBpedia等。
这些知识库使用RDF三元组(S,P,O)提供二元关系(binaryrelation)的描述。
由于知识库一般只包含正例而(S,P,O)没有反例(S,¬P,O),所以RDF这样的知识库中仅能通过正例来推理。
进一步来说在RDF知识库上的操作是基于开放世界假设(OWA)的。
在开放世界假设下,一个事实没有在知识库中存在那么我们不能说这个事实是错误的,只能说这个陈述是未知的。
这与标准的数据库在封闭世界假设的设定有本质上的区别。
例如在知识库中没有包含marry(a,b),在封闭世界假设中我们可以得出这个a没有和b结婚而在开放世界假设下我们只能说a可能结婚了也可能单身。
压缩包内包含AMIE可运行源代码与相应文档资料,欢迎下载参考
2025/4/10 17:38:48 2.43MB 不完整 知识库 关联规则 数据挖掘
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C#读取CAD文件DWGdirect3.3ActiveX里面有代码文档说明书非常的全大家可以参考一下
2024/11/10 8:55:57 46.65MB C# CAD DWGdirect 3.3
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡