2023年12月2日发(作者：三星s23 ultra)
部分最小二乘回归分析matlab,MATLAB如何用偏最小二乘回归法做预测？跪求大神帮忙-。。。CODE:function question_16%2016-12-26clear;clcpz=xlsread('C:UserscirnotxmDocumentsEGDownloads优化',2);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=6;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(e0,1);%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;[vec,val]=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[val,ind]=sort(val,'descend');w(:,i)=vec(:,ind(1)); %提出最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_ichg=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=tf0; %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:numt1=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=[t1,ones(num-1,1)]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endpress(i)=sum(press_i);Q_h2(1)=1;if i>1, Q_h2(i)=1-press(i)/ss(i-1); endif Q_h2(i)<0.0975fprintf('提出的成分个数 r=%d',i); breakendendbeta_z=tf0; %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figure(1)bar(xishu')for i=1:mxish(:,i)=xishu(:,i)./sig_x'*sig_y(i);endsave mydata x0 y0 num xishu ch0 xishxexp=[-149.73 38 0.78 -528.13 99 350-145.2 40 0.72 -709.7 100 546-251 34 0.73 -782.5 92 374];yexp=[23,24,22]';ch0=repmat(ch0,size(xexp,1),1);yhat=ch0+xexp*xish; %计算Y 的预测值y1max=max(yhat); %求预测值的最大值y2max=max(yexp); %求观测值的最大值ymax=max([y1max;y2max]); %求预测值和观测值的最大值cancha=yhat-yexp; %计算残差figure(2)%画直线y=x,并画预测图plot(0:ymax(1),0:ymax(1),yhat(:,1),yexp(:,1),'*')yhat
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