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Python用偏最小二乘回归Partial Least Squares，PLS分析桃子近红外光谱数据可视化

一旦校准完成且稳健，就可以继续使用近红外数据预测感兴趣参数的值。PCR只是使用通过PCA得到的若干主成分构建的回归模型。显然，这并不是最佳选择，而PLS就是解决这个问题的方法。...# 导入需要的库from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # 导入均方误差和R2得分指标from sklearn.model_selection...Y) # 将数据拟合到PLS模型中 # 交叉验证y_cv = cros......y, cv=10) # 用10折交叉验证计算模型性能 # 计算得分score = r2_score(y,v) # 计算R2...该数据由50个新鲜桃子的近红外光谱组成。每个光谱都有对应的Brix值（响应变量）。最后，每个光谱在1100 nm到2300 nm之间取600个波长点，步长为2 nm。...)如果需要，数据可以通过主成分分析进行排序，并使用乘法散射校正进行校正，然而，一个简单但有效的去除基线和线性变化的方法是对数据进行二阶导数。

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Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

y_fit：y的拟合值。R2：Y的解释变异的百分比。...% 交叉验证的次数plot(CV.RMSECV)               % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值xlabel('潜在变量(LVs)数量')          % 添加x...RMSECV：交叉验证的均方根误差。越小越好Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。optLV：达到最小RMSECV（最高Q2）的LV数量。...(MCCV.RMSECV);              % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值xlabel('潜在变量(LVs)数量');MCCVMCCV是一个结构性数据。...R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）

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Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

y_fit：y的拟合值。R2：Y的解释变异的百分比。...% 交叉验证的次数plot(CV.RMSECV)               % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值xlabel('潜在变量(LVs)数量')          % 添加x...RMSECV：交叉验证的均方根误差。越小越好Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。optLV：达到最小RMSECV（最高Q2）的LV数量。...);              % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值xlabel('潜在变量(LVs)数量');MCCVMCCV是一个结构性数据。...R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）

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Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

y_fit：y的拟合值。 R2：Y的解释变异的百分比。...% 交叉验证的次数 plot(CV.RMSECV)               % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值 xlabel('潜在变量(LVs)数量')          % ...RMSECV：交叉验证的均方根误差。越小越好 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 optLV：达到最小RMSECV（最高Q2）的LV数量。.... plot(MCCV.RMSECV);              % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值 xlabel('潜在变量(LVs)数量'); MCCV MCCV是一个结构性数据...偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） R语言如何找到患者数据中具有差异的指标？

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Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

y_fit：y的拟合值。R2：Y的解释变异的百分比。...% 交叉验证的次数plot(CV.RMSECV)               % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值xlabel('潜在变量(LVs)数量')          % 添加x...RMSECV：交叉验证的均方根误差。越小越好Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。optLV：达到最小RMSECV（最高Q2）的LV数量。...(MCCV.RMSECV);              % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值xlabel('潜在变量(LVs)数量');MCCVMCCV是一个结构性数据。...R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）

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Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

y_fit：y的拟合值。 R2：Y的解释变异的百分比。...% 交叉验证的次数 plot(CV.RMSECV)               % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值 xlabel('潜在变量(LVs)数量')          % ...RMSECV：交叉验证的均方根误差。越小越好 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 optLV：达到最小RMSECV（最高Q2）的LV数量。.... plot(MCCV.RMSECV);              % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值 xlabel('潜在变量(LVs)数量'); MCCV MCCV是一个结构性数据...偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） R语言如何找到患者数据中具有差异的指标？

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Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择

y_fit：y的拟合值。 R2：Y的解释变异的百分比。...% 交叉验证的次数 plot(CV.RMSECV) % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值 xlabel('潜在变量(LVs)数量') %...RMSECV：交叉验证的均方根误差。越小越好 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 optLV：达到最小RMSECV（最高Q2）的LV数量。...); % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值 xlabel('潜在变量(LVs)数量'); MCCV MCCV是一个结构性数据。...Ypred:预测值 Ytrue：真实值 RMSECV：交叉验证的均方根误差，越小越好。 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 PLS的双重交叉验证（DCV） 说明如何对PLS建模进行DCV。

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Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

y_fit：y的拟合值。 R2：Y的解释变异的百分比。...% 交叉验证的次数 plot(CV.RMSECV)               % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值 xlabel('潜在变量(LVs)数量')          % ...RMSECV：交叉验证的均方根误差。越小越好 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 optLV：达到最小RMSECV（最高Q2）的LV数量。...);              % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值 xlabel('潜在变量(LVs)数量'); MCCV MCCV是一个结构性数据。...Ypred:预测值 Ytrue：真实值 RMSECV：交叉验证的均方根误差，越小越好。 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 PLS的双重交叉验证（DCV） 说明如何对PLS建模进行DCV。

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Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

y_fit：y的拟合值。 R2：Y的解释变异的百分比。...% 交叉验证的次数 plot(CV.RMSECV)               % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值 xlabel('潜在变量(LVs)数量')          % ...RMSECV：交叉验证的均方根误差。越小越好 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 optLV：达到最小RMSECV（最高Q2）的LV数量。.... plot(MCCV.RMSECV);              % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值 xlabel('潜在变量(LVs)数量'); MCCV MCCV是一个结构性数据...Ypred:预测值 Ytrue：真实值 RMSECV：交叉验证的均方根误差，越小越好。 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 PLS的双重交叉验证（DCV） 说明如何对PLS建模进行DCV。

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MATLAB偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据|附代码数据

另一方面，PLSR确实将因变量考虑在内，因此通常会导致模型能够使用更少的成分来适应因变量。 加载数据 加载包括401个波长的60个汽油样品的光谱强度及其辛烷值的数据集。...为了充分拟合数据，可能需要十个成分，但可以使用此拟合的诊断来选择具有更少成分的更简单模型。例如，选择成分数量的一种快速方法是将因变量中解释的方差百分比绘制为成分数量的函数。...接下来，拟合具有两个主要成分的PCR模型。第一步是X使用该pca函数执行主成分分析，并保留两个主成分。然后，PCR只是这两个成分的因变量的线性回归。...然而，使用相同数量的成分，PLSR做得更好。实际上，观察上图中拟合值的水平分布，使用两个分量的PCR几乎不比使用常数模型好。回归的r方值证实了这一点。...对于PLSR或PCR，可以通过检查每个成分最重要的变量来为每个成分提供有意义的解释。例如，利用这些光谱数据，可以根据汽油中存在的化合物解释强度峰值，然后观察特定成分的权重挑选出少量这些化合物。

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偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据|附代码数据

相关视频拓端，赞9主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例，时长04:30加载数据加载包括401个波长的60个汽油样品的光谱强度及其辛烷值的数据集。...为了充分拟合数据，可能需要十个成分，但可以使用此拟合的诊断来选择具有更少成分的更简单模型。例如，选择成分数量的一种快速方法是将因变量中解释的方差百分比绘制为成分数量的函数。...接下来，拟合具有两个主要成分的PCR模型。第一步是X使用该pca函数执行主成分分析，并保留两个主成分。然后，PCR只是这两个成分的因变量的线性回归。...请注意，尽管两个PLS成分是观察到的更好的预测因子，但下图显示它们解释的方差比例比PCR中使用的前两个主成分少。...对于PLSR或PCR，可以通过检查每个成分最重要的变量来为每个成分提供有意义的解释。例如，利用这些光谱数据，可以根据汽油中存在的化合物解释强度峰值，然后观察特定成分的权重挑选出少量这些化合物。

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MATLAB偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据|附代码数据

加载数据 加载包括401个波长的60个汽油样品的光谱强度及其辛烷值的数据集。...为了充分拟合数据，可能需要十个成分，但可以使用此拟合的诊断来选择具有更少成分的更简单模型。例如，选择成分数量的一种快速方法是将因变量中解释的方差百分比绘制为成分数量的函数。...接下来，拟合具有两个主要成分的PCR模型。第一步是X使用该pca函数执行主成分分析，并保留两个主成分。然后，PCR只是这两个成分的因变量的线性回归。...然而，使用相同数量的成分，PLSR做得更好。实际上，观察上图中拟合值的水平分布，使用两个分量的PCR几乎不比使用常数模型好。回归的r方值证实了这一点。...对于PLSR或PCR，可以通过检查每个成分最重要的变量来为每个成分提供有意义的解释。例如，利用这些光谱数据，可以根据汽油中存在的化合物解释强度峰值，然后观察特定成分的权重挑选出少量这些化合物。

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MATLAB偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据|附代码数据

另一方面，PLSR确实将因变量考虑在内，因此通常会导致模型能够使用更少的成分来适应因变量。加载数据加载包括401个波长的60个汽油样品的光谱强度及其辛烷值的数据集。...为了充分拟合数据，可能需要十个成分，但可以使用此拟合的诊断来选择具有更少成分的更简单模型。例如，选择成分数量的一种快速方法是将因变量中解释的方差百分比绘制为成分数量的函数。...接下来，拟合具有两个主要成分的PCR模型。第一步是X使用该pca函数执行主成分分析，并保留两个主成分。然后，PCR只是这两个成分的因变量的线性回归。...请注意，尽管两个PLS成分是观察到的更好的预测因子，但下图显示它们解释的方差比例比PCR中使用的前两个主成分少。...对于PLSR或PCR，可以通过检查每个成分最重要的变量来为每个成分提供有意义的解释。例如，利用这些光谱数据，可以根据汽油中存在的化合物解释强度峰值，然后观察特定成分的权重挑选出少量这些化合物。

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【DB笔试面试417】设计题：根据所构建的E-R图，设计满足3NF的关系模式，并标出每个关系模式的主码和外码。

，一门课程可被多名学生选修； Ⅴ、学生选修完课程后，可获得相应课程的成绩。...针对以上描述，完成下列设计内容： ①　构建选修课系统的E-R图。 ②　根据所构建的E-R图，设计满足3NF的关系模式，并标出每个关系模式的主码和外码。 A 答案 答案：① E-R图如下所示： ?...② 关系模式如下所示： DEPT(DEPTNO,DEPTNAME) 主码：DEPTNO，无外码 TEACHER(TNO,TNAME,DEPTNO) 主码：TNO，外码：DEPTNO STUDENT(SNO...,SNAME,SEX,DEPTNO) 主码：SNO，外码：DEPTNO COURSE(CNO,CNAME,CREDIT,TNO) 主码：CNO，外码：TNO S_C(SNO,CNO,成绩) 主码：（SNO...,CNO），外码：（SNO,CNO） About Me：小麦苗 ● 本文作者：小麦苗，只专注于数据库的技术，更注重技术的运用 ● 作者博客地址：http://blog.itpub.net/26736162

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偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）

p=2655 此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并讨论这两种方法的有效性。...加载数据 加载包括401个波长的60个汽油样品的光谱强度及其辛烷值的数据集。 ? 使用两个 拟合数据 使用该plsregress功能使PLSR模型适用于10个PLS组件和一个响应。...第一步是X使用该pca函数执行主成分分析，并保留两个主成分。然后，PCR只是这两个组分的响应变量的线性回归。...然而，使用相同数量的组件，PLSR在安装方面做得更好y。实际上，观察上图中拟合值的水平散射，使用两个分量的PCR几乎不比使用常数模型好。两次回归的r平方值证实了这一点。...对于PLSR或PCR，可以通过检查每个组件最重要的变量来为每个组件提供物理上有意义的解释。例如，利用这些光谱数据，可以根据汽油中存在的化合物解释强度峰值，然后观察特定组分的重量挑选出少量这些化合物。

2.1K10

R语言从入门到精通：Day14（PCA & tSNE)

例如，使用PCA可将30个相关(很可能冗余)的环境变量转化为5个无关的成分变量，并且尽可能地保留原始数据集的信息。主成分是观测变量的线性组合。...目前，数据分析师常使用经验法则:“因子分析需要5~10倍于变量数的样本数。”） R的基础安装包提供了PCA的函数，即函数princomp()，前面我们也曾经讲过。...该函数绘制的图片如图1。图中虚线表明选择一个主成分即可保留数据集的大部分信息。 图1，判断主成分数目 ? 下一步是使用函数principal()挑选出相应的主成分。...h2栏指成分公因子方差，即主成分对每个变量的方差解释度。u2栏指成分唯一性，即方差无法被主成分解释的比例(1–h2)。...SS loadings行包含了与主成分相关联的特征值，指的是与特定主成分相关联的标准化后的方差值(本例中，第一主成分的值为10)。

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多模态EEG+fNIRS测量心理负荷

每个特征组都做了主成分分析(PCA)。计算PCA后产生19个主成分(PC)及其相关的时间序列，用作新的特征组，类似的PCA继续应用于每个特征组，生成包含一组权重值，这可以解释为脑区激活地图。...然而如结果所示（表1），能量最高的PC（主成分）不一定提供最多信息。...使用R2（时间序列和参考信号间皮尔逊相关的平方）对特征集进行排序。...表1显示了3-back v rest分类中三名受试者排名最高的10个特征（基于R2排名），特征由缩写（如PSD、PLV、HbO，详细信息见方法部分）和特定频段表示[频段仅适用于脑电图和神经血管特征]。...根据特征值的量级显示了特征的顺序[从能量最高的(1)到最低的(19)，因为PLV没有使用PCA，给出通道标签而非PC（主成分）顺序]。

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趣味GPS

取卫星和地心的连线，该连线与地表的交点可以绘制在下面的地图中: ? GPS卫星的地面投影图 每个卫星的轨道平面倾角都是55度，即卫星轨道平面与赤道面的夹角为55度。...通过测量x，再乘以波长，就可以更加精确的获得从卫星到接收器的距离。然而，载波相位的处理比较复杂。相位本身会随着周期重复。也就是说，我们只能测量x的小数位。相同测量值，可能相差整数个波长。...一套是GPS系统，它依赖于GPS信号，无法在一些特定地形下导航(比如隧道)。一套是由里程表和陀螺仪构成的传统导航系统，里程表负责记录距离，陀螺仪负责记录方向。...r2*np.cos(theta) y2 = r2*np.sin(theta) fig = plt.figure() ax = plt.subplot(111) ax.set_aspect("equal...*np.pi) x1 = [end_x, -end_x] y1 = [end_y, -end_y] x2 = r2*np.cos(theta) y2 = r2*np.sin(theta) fig

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色彩空间

假设我们使用一束光线射向一个光敏感传感器，则当我们观察传感器时，被光照射到的部分在我们看来是亮的，没有被光照射到的部分在我们人眼看来是暗的。...每只眼睛的锥状体的数量约为600-700万个，他们主要集中在位于视网膜中的“中间凹”部位，对颜色高度敏感，使用这些锥状体，人们可以充分地分辨图像细节，因为每个锥状体都连接到自身的神经末梢。...上图是《数字图像处理》第三版中的图，绘制的是视网膜中杆状体和锥状体的分布，实线为锥状体，虚线为杆状体，横轴是距离中心凹的度数，竖轴是在每个度数点分布的数量。...YCbCr是由Y，Cb，Cr三部分组成，其实Y为灰色成分（luminance），Cb和Cr为彩色成分（chrominance），一张图片，如果由RGB表示的话，那就意味着每一个像素由R，G，B三部分组成...以HEVC为代表的视频压缩标准均采用YCbCr色彩空间来作为输入，而不是使用RGB。

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Nature Communications:人类大脑的皮层下-皮层的动态状态及其在中风中的损伤

结构断开分析显示，与Dyn-PC2有显著关系（R2 = 0.13，p = 0.049）（图6b）。...在左边，显示了3个Dyn-PC的真实值和估计值之间的散点图。每个点都是一个患者，其中风的严重程度（严重或轻微）用颜色编码，其病变的大小用点的尺寸来描述。r2为每个模型解释的方差量，p为模型的显著性。...同时，组合模型也优于仅使用动态回归变量（R2 = 0.39，χ2 = 9.31，df = 1，p = 0.002）的模型，表明这两种贡献都是显著重要的，具有相似的R2。...条形图显示了简化（仅静态ST）模型的R2，未简化（静态和动态ST+DYN）的模型和简化模型（仅动态DYN）的R2。...分数只记录了被试能够完成的任务。使用主成分分析对性能数据进行了降维。接下来，对每个类别运行一个PCA，并将第一个组件用作得分。

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