偏最小二乘回归分析建模步骤的R实现(康复俱乐部20名成员测试数据)+补充pls回归系数矩阵的算法实现

kf=read.csv('d:/kf.csv') # 读取康复数据kfsl=as.matrix(kf[,1:3]) #生成生理指标矩阵xl=as.matrix(kf[,4:6]) #生成训练指标矩阵x=slxy=xlyx0=scale(x)x0y0=scale(y)y0m=t(x0)%*%y0%*%t(y0)%*%x0meigen(m)w1=eigen(m)$vectors[,1]v1=t(y0)%*%x0%*%w1/sqrt(as.matrix(eigen(m)$values)[1,])v1t…

【数学建模】偏最小二乘回归分析（PLSR）

PLSR的基本原理与推导,我在这篇博客中有讲过. 0.偏最小二乘回归集成了多元线性回归.主成分分析和典型相关分析的优点,在建模中是一个更好的选择,并且MATLAB提供了完整的实现,应用时主要的问题是: 注意检验,各种检验参数:有关回归的检验以及有关多元分析的检验系数众多,容易混淆要清楚原理才能写好论文注意matlab函数plsregress的众多返回值例如累计贡献度,建模时最好列出表格 1. 问题: 自变量组 X = [x1,x2…xn] (n组自变量) 因变量组 Y = [y1,y2…

【建模应用】PLS偏最小二乘回归原理与应用

@author:Andrew.Du 声明:本文为原创,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/duye/p/9031511.html,谢谢. 一.前言 1.目的: 我写这篇文章的目的,是想用最简洁的语言阐述清楚何为偏最小二乘分析,以及到底应该如何应用这个在数学建模应用中备受青睐的模型.在此之前,你应该已经学过线性代数.高等数学等基础课程,并了解过诸如主成分分析(PCA).多元线性回归等简单的数学模型,如果线性代数高等数学的知识已经还给老师,那么建议你重温一下.在正式讲解偏最…

偏最小二乘回归（PLSR）- 1 概览

1. 概览偏最小二乘算法,因其仅仅利用数据X和Y中部分信息(partial information)来建模,所以得此名字.其总体处理框架体现在下面两图中. 建议先看第2部分,对pls算法有初步了解后再看此框架,会有更全面深入的体会. 得到 …

偏最小二乘回归（PLSR）- 2 标准算法（NIPALS）

1 NIPALS 算法 Step1:对原始数据X和Y进行中心化,得到X0和Y0.从Y0中选择一列作为u1,一般选择方差最大的那一列. 注:这是为了后面计算方便,如计算协方差时,对于标准化后的数据,其样本协方差为cov(X,Y)=XTY/(n-1). Step2:迭代求解X与Y的变换权重(w1,c1).因子(u1,t1),直到收敛 step 2.1:利用Y的信息U1,求X的变换权重w1(w1实现有X0到因子t1的变换,t1=X0*w1)及因子t1.从而将X0的信息用t1来近似表达. …

预测分析建模 Python与R语言实现

预测分析建模 Python与R语言实现目录前言第1章分析与数据科学1第2章广告与促销10第3章偏好与选择24第4章购物篮分析31第5章经济数据分析42第6章运营管理56第7章文本分析72第8章情感分析93第9章体育分析132第10章空间数据分析146第11章品牌和价格165第12章大型的小数字游戏188附录A 数据科学方法191附录B 测量方法204附录C 案例研究212附录D 编码和脚本226参考文献259 下载地址:https://pan.baidu.com/s…

Python 建模步骤

#%% #载入数据 .查看相关信息 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import LabelEncoder print('第一步:加载.查看数据') file_path = r'D:\train\201905data\liwang.csv' band_data = pd.read_csv(file_path,encoding='UTF-8') band_data.info() band_data.…

【数学建模】day08-数理统计III

2. 回归分析回归分析与曲线拟合区分. 曲线拟合是,根据得到的若干有关变量的一组数据,寻找因变量与(一个或几个)自变量之间的一个函数,使这个函数对那组数据拟合得好.通常,函数的形式可以由经验.先验知识或对数据的直观观察决定,要作的工作是由数据用小二乘法计算函数中的待定系数. 但是,从数理统计的观点看,这里涉及的都是随机变量,我们根据一个样本计算出的那些系数,只是它们的一个(点)估计,应该对它们作区间估计或假设检验,如果置信区间太大,甚至包含了零点,那么系数的估计值是没有多大意义的.可以用方差…

数据质量、特征分析及一些MATLAB函数

MATLAB数据分析工具箱 MATLAB工具箱主要含有的类别有: 数学类.统计与优化类.信号处理与通信类.控制系统设计与分析类.图像处理类.测试与测量类.计算金融类.计算生物类.并行计算类.数据库访问与报告类. MATLAB 代码生成类. MATLAB 应用发布类. 每个类别内含有一个或多个工具箱. 比如数学.统计与优化类别就包含有曲线拟合工具箱.优化工具箱.神经网络工具箱.统计工具箱等. MATLAB 应用发布类别主要包含MATLAB和其他语言的混合编译.编程,包括C.C#.Java等. MA…

建模分析之机器学习算法（附python&R代码）

0序随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性.不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品(甚至人类2045的的智能拐点时代).都基于算法及建模来处理. 常见的词汇:机器学习.数据建模.关联分析.算法优化等等,而这些种种又都是基于规律的深度开发(也难怪道德经的首篇就提出道可道非常道,名可名非常名的说法),不管是线性还是非线性,总之存在关联关系,而我们最好理解的就是线性关系,简单的用个函数就能解决.比如我们生活中应用的比较的归纳总结,其…

转载：线性回归建模–变量选择和正则化（1）：R包glmnet

2013-07-15 21:41:04 #本文的目的在于介绍回归建模时变量选择和正则化所用的R包,如glmnet,ridge,lars等.算法的细节尽量给文献,这个坑太大,hold不住啊. 1.变量选择问题:从普通线性回归到lasso 使用最小二乘法拟合的普通线性回归是数据建模的基本方法.其建模要点在于误差项一般要求独立同分布(常假定为正态)零均值.t检验用来检验拟合的模型系数的显著性,F检验用来检验模型的显著性(方差分析).如果正态性不成立,t检验和F检验就没有意义. 对较复杂的数据建模(…

回归分析|r^2|Se|变差|多重相关系数|决定系数|多重共线性|容忍度|VIF|forward selection|backward elimination|stepwise regression procedure|best-subset approach|回归方程的置信区间|预测区间|残差分析|虚拟变量

应用统计学-回归分析拟合度使用r^2和Se来检验. 显著性检验中,对于线性model使用ANOVA,对于单独的回归系数使用t检验. 最小二乘法.贝叶斯和最大似然都可用于求回归参数,最小二乘法是最小化残差平方和. 基于model影响变差的因素有随机误差和自变量x. 因为R^2=SST/SSE,所以取值在(0,1).而Adjusted R^2=MST/MSE,其中SST自由度是n-1,SSR自由度是k,则SSE自由度是n-k-1. 多重相关系数 (multiple correlation coef…

R语言进行机器学习方法及实例（一）

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为.机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西. 机器学习一般步骤收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法评价模型的性能,需要依据一定的检验标准改进模型的性能,有…

R语言︱常用统计方法包+机器学习包（名称、简介）

一.一些函数包大汇总转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和 lattice包里的画图函数(xyplot().spl…

sklearn_随机森林random forest原理_乳腺癌分类器建模(推荐AAA)

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share Toby,项目合作QQ:231469242 随机森林就是由多个决策树组合而成的投票机制. 理解随机森林,要先了解决策树随机森林是一个集成机器学习算法…

R语言常用包汇总

转载于:https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/50651464?locationNum=2&fps=1 一.一些函数包大汇总转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visual…

如何在R语言中使用Logistic回归模型

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概…

R语言基础

一.扩展包的基本操作语句R安装好之后,默认自带了"stats" "graphics" "grDevices" "utils" "datasets" "methods" "base"这七个包,这七个包是不允许被卸载和删除的.1.扩展包的安装install.packages("扩展包名称") 也可以在手动安装,所有的安装包都可以在网站https:/…

[matlab] 21.灰色预测、线性回归分析模型与最小二乘回归 (转载)

灰色预测的主要特点是只需要4个数据,就能解决历史数据少,序列的完整性以及可靠性低的问题,能将无规律的原始数据进行生成得到规律性较强的生成序列,易于检验但缺点是只适合中短期的预测,且只适合指数级增长的预测. 在建立灰色预测模型之前,需先对原始时间序列进行数据处理,经过数据预处理后的数据序列称为生成列.对原始数据进行预处理,不是寻找它的统计规律和概率分布,而是将杂乱无章的原始数据列通过一定的方法处理,变成有规律的时间序列数据,即以数找数的规律,再建立动态模型. 灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势…

ML—R常用多元统计分析包（持续更新中……）

基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和lattice包里的画图函数(xyplot().splom())可以画成对列表的二维散点图,3维密度图.car包里的scatterplot.matrix()函数提供更强大的二维散点图的画法.cwhmisc包集合里的…

【转】R语言知识体系概览

摘要:R语言的知识体系并非语法这么简单,如果都不了R的全貌,何谈学好R语言呢.本文将展示介绍R语言的知识体系结构,并告诉读者如何才能高效地学习R语言. 最近遇到很多的程序员都想转行到数据分析,于是就开始学习R语言.总以为有了其他语言的编程背景,学习R语言就是一件很简单的事情,一味地追求速度,但不求甚解,有些同学说2周就能掌握R语言,但掌握的仅仅是R语言的语法,其实这只能算是入门. R语言的知识体系并非语法这么简单,如果都不了R的全貌,何谈学好R语言呢.本文将展示介绍R语言的知识体系结构,并告诉读…

R语言中文社区历史文章整理（类型篇）

R语言中文社区历史文章整理(类型篇) R包: R语言交互式绘制杭州市地图:leafletCN包简介 clickpaste包介绍 igraph包快速上手 jiebaR,从入门到喜欢 Catterplots包,让你绘制不一样的图今天再来谈谈REmap包 ggplot2你需要知道的都在这... R访问数据库管理系统(通过RODBC包和RMySQL包两种方式) NLP——自然语言处理(三)text2vec包 Rattle:数据挖掘的界面化操作借助caret包实现特征选择的工作 R语言的高质量图形…

Python回归分析五部曲（一）—简单线性回归

回归最初是遗传学中的一个名词,是由英国生物学家兼统计学家高尔顿首先提出来的,他在研究人类身高的时候发现:高个子回归人类的平均身高,而矮个子则从另一方向回归人类的平均身高: 回归分析整体逻辑回归分析(Regression Analysis) 研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法,它主要是通过建立因变量y与影响它的自变量 x_i(i=1,2,3- -)之间的回归模型,来预测因变量y的发展趋向. 回归分析的分类线性回归分析简单线性回归多重线性回归非线性回归分析逻辑回归神经网络回归分…

【转】时间序列分析——基于R，王燕

<时间序列分析——基于R>王燕,读书笔记笔记: 一.检验: 1.平稳性检验: 图检验方法: 时序图检验:该序列有明显的趋势性或周期性,则不是平稳序列自相关图检验:(acf函数)平稳序列具有短期相关性,即随着延迟期数k的增加,平稳序列的自相关系数ρ会很快地衰减向0(指数级衰减),反之非平稳序列衰减速度会比较慢构造检验统计量进行假设检验:单位根检验adfTest()——fUnitRoots包 2.纯随机性检验.白噪声检验(Box.test(data,type,lag=n)…

R语言︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb（预测）+xgboost（回归）双案例解读

XGBoost不仅仅可以用来做分类还可以做时间序列方面的预测,而且已经有人做的很好,可以见最后的案例. 应用一:XGBoost用来做预测 -------------------------------------------------- 一.XGBoost来历 xgboost的全称是eXtreme Gradient Boosting.正如其名,它是Gradient Boosting Machine的一个c++实现,作者为正在华盛顿大学研究机器学习的大牛陈天奇.他在研究中深感自己受制于现有库的计…