偏最小二乘法回归（Partial Least Squares Regression）
摘要：[pdf版本]偏最小二乘法回归.pdf1. 问题 这节我们请出最后的有关成分分析和回归的神器PLSR。PLSR感觉已经把成分分析和回归发挥到极致了，下面主要介绍其思想而非完整的教程。让我们回顾一下最早的Linear Regression的缺点：如果样例数m相比特征数n少（m<n）或者特征间线性相关时，由于（n*n矩阵）的秩小于特征个数（即不可逆）。因此最小二乘法就会失效。 为了解决这个问题，我们会使用PCA对样本X（m*n矩阵）进行降维，不妨称降维后的X为X’（m*r矩阵，一般加了’就表示转置，这里临时改变下），那么X’的秩为r（列不相关）。2. PCA Revisited 所谓磨刀不误
阅读全文
posted @ 2011-08-21 21:32
