偏最小二乘matlab算法及自己整理资料

自己整理的关于偏最小二乘方面的资料，包括迭代偏最小二乘法NIPALS，高斯核变换，交叉有效性等

function [K] = Gauss_kernel（xs）
% Calculate kernel function.   
% Gauss_kernel : k（xy） = exp（-0.5*（norm（x-y）/s）^2）
% x: 输入样本n×m的矩阵n为样本个数m为样本维数
%
% K: 输出核矩阵n×n的矩阵

%-------------------------------------------------------------%
rows = size（x1）;
  
tmp = zeros（rowsrows）;
K = zeros（rowsrows）;
for i = 1:rows
    for j = 1:rows
        tmp（ij） = norm（x（:i）-x（:j））;
    end
end        
K = exp（-0.5*（tmp/s）.^2）;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件         463  2013-10-11 10:48  Gauss_kernel.m
     文件       57170  2013-10-08 16:41  交叉有效性.docx
     文件      117943  2013-09-29 10:05  非线性迭代部分最小二乘法.docx
     文件       49308  2013-10-11 09:44  KPLS算法步骤.docx
     文件      342086  2013-09-30 15:15  偏最小二乘法降维在微阵列数据判别分析中的应用.pdf
     文件       93257  2013-09-30 15:25  基于偏最小二乘回归分析综述_吴琼.pdf
     文件        3313  2013-10-08 15:58  PLS\NIPALS.m
     文件         650  2013-10-04 16:33  PLS\Power_Method.m
     文件        1515  2013-10-08 16:19  PLS\Press.m
     目录           0  2013-10-12 10:54  PLS\