MATLAB小技巧(20)矩阵分析--主成分回归
MATLAB小技巧(20)矩阵分析--主成分回归
- 前言
- 一. MATLAB仿真
- 二. 仿真结果
- 三. 小结
前言
MATLAB进行图像处理相关的学习是非常友好的,可以从零开始,对基础的图像处理都已经有了封装好的许多可直接调用的函数,这个系列文章的话主要就是介绍一些大家在MATLAB中常用一些概念函数进行例程演示!
主成分回归,是指回归分析的一种。当自变量存在复共线性刚,用于改进最小二乘回归的统计分析方法。霍特林1933年首先用主成分分析相关结构,1965年马西提出主成分回归。基本步骤:(1)将自变量转换为标准分;(2)求出这此标准分的主成分,去掉特征根很小的主成分;(3)用最小二乘法作因变量对保留的主成分的回归;(4)将回归方程中的主成分换成标准分的线性组合,得到由标准分给出的回归方程。
主成分法是通过线性变换,将原来的多个指标组合成相互独立的少数几个能充分反映总体信息的指标,从而在不丢掉重要信息的前提下避开变量间共线性问题,便于进一步分析。在主成分分析中提取出的每个主成分都是原来多个指标的线性组合。也是搜寻资料的时候遇到的这个示例,这里分享给大家,MATLAB版本为MATLAB2015b。
一. MATLAB仿真
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