偏最小二乘matlab代码

偏最小二乘的源代码。偏最小二乘的源代码。偏最小二乘的源代码。

clcclear 
pz=load（‘usaco2.txt‘）;   %原始数据存放在纯文本文件 pz.txt 中
mu=mean（pz）;sig=std（pz）; %求均值和标准差
rr=corrcoef（pz）;   %求相关系数矩阵
data=zscore（pz）; %数据标准化变量记做 X*和 Y* 
n=2;m=1;   %n 是自变量的个数m 是因变量的个数 
x0=pz（:1:n）;y0=pz（:n+1:end）;  %原始的自变量和因变量数据
e0=data（:1:n）;f0=data（:n+1:end）;  %标准化后的自变量和因变量数据
num=size（e01）;%求样本点的个数 
chg=eye（n）;  %w 到 w*变换矩阵的初始化 
for i=1:n 
%以下计算 w，w*和 t 的得分向量， 
    matrix=e0‘*f0*f0‘*e0; 
    [vecval]=eig（matrix）; %求特征值和特征向量 
    val=diag（val）;   %提出对角线元素，即提出特征值 
    [valind]=sort（val‘descend‘）; 
    w（:i）=vec（:ind（1））;    %提出大特征值对应的特征向量 
    w_star（:i）=chg*w（:i）;  %计算 w*的取值 
    t（:i）=e0*w（:i）;        %计算成分 ti 的得分
    alpha=e0‘*t（:i）/（t（:i）‘*t（:i））;  %计算 alpha_i 
    chg=chg*（eye（n）-w（:i）*alpha‘）;     %计算 w 到 w*的变换矩阵
    e=e0-t（:i）*alpha‘;     %计算残差矩阵 
    e0=e;    
%以下计算 ss（i）的值 
    beta=t\f0;  %求回归方程的系数，数据标准化，没有常数项
    cancha=f0-t*beta;    %求残差矩阵
    ss（i）=sum（sum（cancha.^2））;  %求误差平方和 
%以下计算 press（i） 
    for j=1:num 
        t1=t（:1:i）;
        f1=f0; 
        she_t=t1（j:）;
        she_f=f1（j:）;  %把舍去的第 j 个样本点保存起来
        t1（j:）=[];
        f1（j:）=[];        %删除第 j 个观测值
        beta1=[t1ones（num-11）]\f1;  %求回归分析的系数这里带有常数项
        cancha=she_f-she_t*beta1（1:end-1:）-beta1（end:）;  %求残差向量 
        press_i（j）=sum（cancha.^2）; %求误差平方和
    end 
    press（i）=sum（press_i）;     Q_h2（1）=1; 
    if i>1 Q_h2（i）=1-press（i）/ss（i-1）;
    end 
      if Q_h2（i）<0.0975 
        fprintf（‘提出的成分个数 r=%d‘i）; break
      end
    end
beta_z=t\f0;   %求 Y*关于 t 的回归系数
xishu=w_star*beta_z;   %求 Y*关于 X*的回归系数，每一列是一个回归方程
mu_x=mu（1:n）;mu_y=mu（n+1:end）;  %提出自变量和因变量的均值
sig_x=sig（1:n）;sig_y=sig（n+1:end）; %提出自变量和因变量的标准差 
ch0=mu_y-（mu_x./sig_x*xishu）.*sig_y; %计算原始数据回归方程的常数项
for i=1:m 
    xish（:i）=xishu（:i）./sig_x‘*sig_y（i）;  %计算原始数据回归方程的系数
end 
sol=[ch0;xish]
y1=sol（1）+sol（2）*pz（:1）+sol（3）*pz（:2）
R=pz（:3）;
t2=[ones（381）pz（:1）pz（:2）];
[bbintrrintstats]=regress（Rt20.05）;
y2=b（1）+b（2）*pz（:1）+b（3）*pz（:2）

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       2362  2017-08-23 20:34  偏最小二乘法\pzxec.m

     文件        785  2017-08-23 18:07  偏最小二乘法\usaco2.txt

     目录          0  2017-08-23 23:15  偏最小二乘法

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