基于投影的回归分析方法综述

被引:5
作者
黄敏杰
叶昊
王桂增
机构
[1] 清华大学自动化系
[2] 清华大学自动化系 北京
[3] 北京
关键词
投影; 主元回归; 部分最小二乘法;
D O I
暂无
中图分类号
TP15 [自动模拟理论(自动仿真理论)];
学科分类号
0711 ; 071102 ; 0811 ; 081101 ; 081103 ;
摘要
回归分析方法是建立复杂对象外特性模型的一类重要方法 .本文对现有各种回归方法进行了综述 .采用一个统一的目标函数来解释各种回归方法 ,并以此为基础 ,系统介绍了各种回归分析方法 (包括常见的主成分分析法和部分最小二乘法 (PLS) )的意义、结构、算法、特性及其相互关系
引用
收藏
页码:1 / 6
页数:6
相关论文
共 13 条
[1]  
Nonlinear principal component analysis using auto associative neural networks. Kramer M A. American Institute of Chemical Engineers Journal . 1991
[2]  
Nonlinear PLS modeling using neural networks. Qin S J. Computers and Chemistry . 1992
[3]  
Principal curves. Hastie T and Stuetzle W. J. of the American Statistical Association . 1989
[4]  
PLS Regression methods. Hoskuldsson A. Journal of Chemometrics . 1988
[5]  
Principal component analysis. Wold S. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems . 1987
[6]  
Non-linear projection to latent structures revisited: the quadratic PLS algorithm. Baffi G,Martin E B and Morris A J. Computers and Chemistry . 1999
[7]  
Softmeasurement modeling based on NNPLS. Liang Lin,WANG Guizeng and XU Bowen. Journal of Tsinghua University . 2000
[8]  
Partical least-squares regression: A tutorial. Geladi P and Kowalski B. Analysis Chemical . 1986
[9]  
NonlinearpartialleastsquaresmodelingⅡ.Splineinnerre lation. WoldS. ChemometricsandIntellogentLaboratorySystems . 1992
[10]  
Nonlinear partial least squares. Malthouse E C,Tamhane A C and Mah R S H. Computers and Chemistry . 1997