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偏最小二乘法基本原理偏最小二乘法(PLS)是基于因子分析的多变量校正方法其数学基础为主成分分析但它相对于主成分回归(PCR)更进了一步两者的区别在于PLS法将浓度矩阵Y和相应的量测响应矩阵X同时进行主成分分解:X=TPEY=UQF 式中T和U分别为X和Y的得分矩阵而P和Q分别为X和Y的载荷矩阵E和F分别为运用偏最小二乘法去拟合矩阵X和Y时所引进的误差偏最小二乘法和主成分回归很相似其差别
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最小二乘法???? 在我们研究两个变量(x y)之间的相互关系时通常可以得到一系列成对的数据(x1 y1x2 y2... xm ym)将这些数据描绘在x -y直角座标系中(如图1) 若发现这些点在一条直线附近可以令这条直线方程如(式1-1)??Y计= a0 a1 X (式1-1)?其中:a0a1 是任意实数?为建立这直线方程就要确定a0和a1应用《最
最小二乘拟合在物理实验中经常要观测两个有函数关系的物理量根据两个量的许多组观测数据来确定它们的函数曲线这就是实验数据处理中的曲线拟合问题这类问题通常有两种情况:一种是两个观测量x与y之间的函数形式已知但一些参数未知需要确定未知参数的最佳估计值另一种是x与y之间的函数形式还不知道需要找出它们之间的经验公式后一种情况常假设x与y之间的关系是一个待定的多项式多项式系数就是待定的未知参数从而可采用类
山 东 科 技 大 学本 科 毕 业 设 计 论 文题 目 最小二乘法的拟合和应用 学 院 名 称 信息科学与工程学院 专业班级 数学与应用数学05级2班 学生 付维芳 学 号 200501050503 指 导 教 师 陶常利 填表
最小二乘法设(x 1 y 1 ) (x 2 y 2) … (x n y n)是直角平面坐标系下给出的一组数据若x 1<x 2<…<x n我们也可以把这组数据看作是一个离散的函数根据观察如果这组数据图象很象一条直线(不是直线)我们的问题是确定一条直线y = bx a 使得它能最好的反映出这组数据的变化 最小二乘法是处理各种观测数据进行测量平差的一种基本方法 如果以不同精度多次观测一个或多个
最小二乘法一简介最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小最小二乘法还可用于HYPERLINK :baike.baiduview325179.htm曲线拟合本文主要讲直线拟合最小二乘法原理在我们研究两个变量(xy)之间的相互关系时通
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