偏最小二乘法的基本内容

偏最小二乘法的基本内容

与传统多元线性回归模型相比，偏最小二乘回归的特点是：
（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）偏最小二乘回归在最终模型中将包含原有的所有自变量；
（4）偏最小二乘回归模型更易于辨识系统信息与噪声（甚至一些非随机性的噪声）；
（5）在偏最小二乘回归模型中，每一个自变量的回归系数将更容易解释。
在计算方差和协方差时，求和号前面的系数有两种取法：当样本点集合是随机抽取得到时，应该取1/(n-1)；如果不是随机抽取的，这个系数可取1/n。

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