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什么是偏最小二乘法

更新时间:2023-02-22 19:47:53 来源:YIQ网

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1、什么是偏最小二乘法

偏最小二乘法的定义:偏最小二乘法是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配,用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小,很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达。

与传统多元线性回归模型相比,偏最小二乘法的特点是:

1、能够在自变量存在严重多重相关性的条件下进行回归建模;

2、允许在样本点个数少于变量个数的条件下进行回归建模;

3、偏最小二乘法在最终模型中将包含原有的所有自变量;

2、最小二乘法与卡尔曼滤波区别

最小二乘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曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。

卡尔曼滤波和最小二乘法都是基于误差的协方差,卡尔曼滤波是最优情况的最小二乘法。

3、什么是最小二乘法原理

最小二乘法: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曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

最小二乘法原理:是以不同精度多次观测一个或多个未知量,为了求定各未知量的最可靠值,各观测量必须加改正数,使其各改正数的平方乘以观测值的权数的总和为最小。

4、最小二乘法的优缺点

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。 其优点是:容易通过计算机的简单程序实现;其缺点是:不能得到无理数根的这种确定解并且计算十分麻烦。

本文标题:什么是偏最小二乘法
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