matlab偏最小二乘分析(2009-11-20 16:43:07)转载▼

标签：杂谈

单因变量function y=pls(pz)

[row,col]=size(pz);

aver=mean(pz);

stdcov=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

stdarr = ( pz - aver(ones(row,1),:) )./ stdcov( ones(row,1),:); % 标准化数据结果与zscore()一致

x0=pz(:,1:col-1);y0=pz(:,end); %提取原始的自变量、因变量数据

e0=stdarr(:,1:col-1);f0=stdarr(:,end); %提取标准化后的自变量、因变量数据

num=size(e0,1);%求样本点的个数

temp=eye(col-1);%对角阵

for i=1:col-1

%以下计算 w，w*和 t 的得分向量，

w(:,i)= ( e0'* f0 )/ norm( e0'*f0 );

t(:,i)=e0*w(:,i) %计算成分 ti 的得分

alpha(:,i)=e0'*t(:,i)/(t(:,i)'*t(:,i)) %计算 alpha_i ,其中(t(:,i)'*t(:,i))等价于norm(t(:,i))^2

e=e0-t(:,i)*alpha(:,i)' %计算残差矩阵

e0=e;

%计算w*矩阵

if i==1

w_star(:,i)=w(:,i);

else

for j=1:i-1

temp=temp*(eye(col-1)-w(:,j)*alpha(:,j)');

end

w_star(:,i)=temp*w(:,i);

end

%以下计算 ss(i)的值

beta=[t(:,1:i),ones(num,1)]\f0 %求回归方程的系数

beta(end,:)=[]; %删除回归分析的常数项

cancha=f0-t(:,1:i)*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:num

t1=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

beta1(end,:)=[]; %删除回归分析的常数项

cancha=she_f-she_t*beta1; %求残差向量

press_i(j)=sum(cancha.^2);

end

press(i)=sum(press_i)

if i>1

Q_h2(i)=1-press(i)/ss(i-1)

else

Q_h2(1)=1

end

if Q_h2(i)<0.0985

fprintf('提出的成分个数 r=%d',i);

r=i;

break

end

end

beta_z=[t,ones(num,1)]\f0; %求标准化Y关于主成分得分向量t的回归系数

beta_z(end,:)=[]; %删除常数项

xishu=w_star*beta_z; %求标准化Y关于X的回归系数， 且是针对标准数据的回归系数，每一列是一个回归方程

mu_x=aver(1:col-1);mu_y=aver(end);

sig_x=stdcov(1:col-1);sig_y=stdcov(end);

ch0=mu_y-mu_x./sig_x*sig_y*xishu; %计算原始数据的回归方程的常数项

xish=xishu'./sig_x*sig_y; %计算原始数据的回归方程的系数，每一列是一个回归方程

Rc=corrcoef(x0*xish'+ch0,y0)

sol=[ch0;xish'] %显示回归方程的系数，每一列是一个方程，每一列的第一个数是常数项多因变量function y=pls(pz,Xnum,Ynum)

[row,col]=size(pz);

aver=mean(pz);

stdcov=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

stdarr = ( pz - aver(ones(row,1),:) )./ stdcov( ones(row,1),:); % 标准化自变量

n=Xnum;m=Ynum; %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); %提取原始的自变量、因变量数据

e0=data(:,1:n);f0=data(:,n+1:end); %提取标准化后的自变量、因变量数据

num=size(e0,1);%求样本点的个数

temp=eye(n);%对角阵

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

[val,ind]=sort(val,'descend');

w(:,i)=vec(:,ind(1)) %提出最大特征值对应的特征向量

t(:,i)=e0*w(:,i) %计算成分 ti 的得分

alpha(:,i)=e0'*t(:,i)/(t(:,i)'*t(:,i)) %计算 alpha_i ,其中(t(:,i)'*t(:,i))等价于norm(t(:,i))^2

e=e0-t(:,i)*alpha(:,i)' %计算残差矩阵

e0=e;

%计算w*矩阵

if i==1

w_star(:,i)=w(:,i);

else

for j=1:i-1

temp=temp*(eye(n)-w(:,j)*alpha(:,j)');

end

w_star(:,i)=temp*w(:,i);

end

%以下计算 ss(i)的值

beta=[t(:,1:i),ones(num,1)]\f0 %求回归方程的系数

beta(end,:)=[]; %删除回归分析的常数项

cancha=f0-t(:,1:i)*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:num

t1=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

beta1(end,:)=[]; %删除回归分析的常数项

cancha=she_f-she_t*beta1; %求残差向量

press_i(j)=sum(cancha.^2);

end

press(i)=sum(press_i)

if i>1

Q_h2(i)=1-press(i)/ss(i-1)

else

Q_h2(1)=1

end

if Q_h2(i)<0.0985

fprintf('提出的成分个数 r=%d',i);

r=i;

break

end

end

beta_z=[t(:,1:r),ones(num,1)]\f0; %求标准化Y关于 t 的回归系数

beta_z(end,:)=[]; %删除常数项

xishu=w_star(:,1:r)*beta_z; %求标准化Y关于X的回归系数， 且是针对标准数据的回归系数，每一列是一个回归方程

mu_x=aver(1:n);mu_y=aver(n+1:end);

sig_x=stdcov(1:n);sig_y=stdcov(n+1:end);

for i=1:m

ch0(i)=mu_y(i)-mu_x./sig_x*sig_y(i)*xishu(:,i); %计算原始数据的回归方程的常数项

end

for i=1:m

xish(:,i)=xishu(:,i)./sig_x'*sig_y(i); %计算原始数据的回归方程的系数， 每一列是一个回归方程

end

sol=[ch0;xish] %显示回归方程的系数，每一列是一个方程，每一列的第一个数是常数项

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