地理数据分析与建模集中实习日志(四)(武大遥感).doc

地理数据分析与建模集中实习口志(四)

首先，

针对matlab中不熟悉的语法进行复习：

1.size函数

[r z c]=size(A)

当有两个输出参数时，size函数将矩阵的行数返I叫到第一个输出变量r,将矩阵的列数返"I 到第二个输出变量c

r=size(A,l)该语句返回的时矩阵A的行数,c=size(A z2)该语句返回的时矩阵A的列数

2.增广矩阵

不同于线性代数中，在系数矩阵的右边添上一列。matlab中为原矩阵新添加一列

[A B],把矩阵A和矩阵B合并到一起

3.Y = round(X)

在matlab中round也是一个四舍五入函数。

4.使用“stem”绘制针状图

注意：

神经网络的输入和输出数据要求每列是一个样本

偏最小二乘每行是一个样本

其次，

更正指导书中一个错误

matlab代码如下：

spectrumMean_sets=spectrumMean_sets';

%以计算TP (因变量，真实值)为例

[XL,yl,XS,YS,beta,PCTVAR] = plsregress(spectrumMean_sets,TP/10);

yfit = [ones(size(spectrumMean_sets,l)/l) spectrumMean_sets]*beta;%矩阵前加一列1 以对应常数项(回归系数BETA,其中第一行是常数项(因为它乘以对应的1,是一个常数，即常数项)

不管任何回归模型

格式一般都是：y=ax1+bx2+cx3+d

spectrumMean_sets在最左添加了一列1后，成了56*2152,正好可以乘系数矩阵beta (abed 的值是固定的，适用于任何变量，而d常数项，是该列第一个)

维度如下spectru mMea n_sets <56x2151 double>

[Jj beta

fT' 1 <2152x1 double>

residuals = TP-yfit;%残差等于真实值减去模型值figure;

stem(residuals) %计算残差

xlabel('Observation');

ylabel('Residuar);

残差结果图