偏最小二乘法
偏最小二乘方法
偏最小二乘方法(PLS-Partial Least Squares))是近年来发展 起来的一种新的多元统计分析法, 现已成功地应用于分析化学, 如紫外光谱、气相色谱和电分析化学等等。该种方法，在化合 物结构-活性/性质相关性研究中是一种非常有用的手段。如美国 Tripos公司用于化合物三维构效关系研究的CoMFA (Comparative Molecular Field Analysis)方法, 其中，数据统计处 理部分主要是PLS。在PLS方法中用的是替潜变量，其数学基础 是主成分分析。替潜变量的个数一般少于原自变量的个数，所 以PLS特别适用于自变量的个数多于试样个数的情况。在此种 情况下，亦可运用主成分回归方法，但不能够运用一般的多元 回归分析，因为一般多元回归分析要求试样的个数必须多于自 变量的个数。
设矩阵X的阶为I*J，若T的阶与J相等，则主成分回归与 多元线性回归所得结果相同，并不能显示出主成分回归的优 越之处。选取的主成分数一般应该比J 小，而删去那些不重 要的主成分，因为这些主成分所包含的信息主要是噪声，由 此所得的回归方程稳定性较好。 另外，由X所定义的空间可以进一步来说明主成分回归 与多元线性回归的区别。多元线性回归应用了由X的列所定 义的全部空间，而主成分回归所占用的是一子空间。当X的J 列中，有一列可为其它J —1列的线性组合时，则X可用J -1列 的矩阵T来描述，而并不丢失信息。新的矩阵T定义了X的一 个子空间。
2 7 5 4 3 3 Y 9 12 3 6 8 2
运用式(6.3)则可得B矩阵：
0.48 0.71 0.55 B 0.42 0.41 0.24 0.08 0.28 0.05
所用数学模型有效性的量度可用Err：
偏最小二乘法的应用
偏最小二乘法的应用
最小二乘法（Ordinary Least Square，OLS）是统计学和线性代数关于最小化损失函数的一种方法，它的核心在于通过最小化误差的平方来拟合数据。
偏最小二乘法（Partial Least Squares, PLS）是一种比OLS改进的拟合方法，主要用于多变量分析中的回归分析，它比OLS更有效的解决了多变量依赖的问题。
PLS是一种把多个自变量当作综合变量来进行回归分析，它把自变量之间的相关性从模型式中除去，从而得到一种更加有效且能将变量和结果更有效地关联的模型，通过分量回归可以做出更准确更易理解的模型。
应用场景：
1. 利用现有的产品评价调查数据，建立一个有效的模型来判断产品的市场接受度，来分析客户行为；
2. 利用包含有因素和指标的客户账户数据，来构建一个模型来预测客户行为，即客户消费偏好；
3. 利用多自变量的市场数据来研究产品定价策略，以便确定最好的定价；
4. 从市场调查中，从多自变量中挖掘出有用的数据，从而进行新产品的开发研究；
5. 借由偏最小二乘法建立模型，估计新的市场的需求量，以便更好地进行水泥厂的销售计划。
偏最小二乘法算法
偏最小二乘法1.1基本原理偏最小二乘法(PLS)是基于因子分析的多变量校正方法，其数学基础为主成分分析。
但它相对于主成分回归(PCR)更进了一步，两者的区别在于PLS法将浓度矩阵Y和相应的量测响应矩阵X同时进行主成分分解：X二 TP+EY=UQ+F式中T和U分别为X和Y的得分矩阵，而P和Q分别为X和Y的载荷矩阵，E和F分别为运用偏最小二乘法去拟合矩阵X和Y时所引进的误差。
偏最小二乘法和主成分回归很相似，其差别在于用于描述变量Y中因子的同时也用于描述变量X。
为了实现这一点，数学中是以矩阵Y的列去计算矩阵X的因子。
同时，矩阵Y的因子则由矩阵X 的列去预测。
分解得到的T和U矩阵分别是除去了人部分测量误差的响应和浓度的信息。
偏最小二乘法就是利用各列向量相互正交的特征响应矩阵T和特征浓度矩阵U进行回归：U=TB得到回归系数矩阵，又称矢联矩阵E：B=(TT )F U因此，偏最小二乘法的校正步骤包括对矩阵Y和矩阵X的主成分分解以及对矢联矩阵B的计算。
12主成分分析主成分分析的中心目的是将数据降维，以排除众多化学信息共存中相互重叠的信息。
他是将原变量进行转换，即把原变量的线性组合成几个新变量。
同时这些新变量要尽可能多的表征原变量的数据结构特征而不丢失信息。
新变量是一组正交的，即互不相矢的变量。
这种新变量又称为主成分。
如何寻找主成分，在数学上讲，求数据矩阵的主成分就是求解该矩阵的特征值和特征矢量问题。
卞面以多组分混合物的量测光谱来加以说明。
假设有n个样本包含p个组分，在m个波长下测定其光谱数据，根据比尔定律和加和定理有：如果混合物只有一种组分，则该光谱矢量与纯光谱矢量应该是方向一致，而人小不同。
换句话说，光谱A表示在由p个波长构成的p维变量空间的一组点(n个)，而这一组点一定在一条通过坐标原点的直线上。
这条直线其实就是纯光谱b。
因此由ni个波长描述的原始数据可以用一条直线，即一个新坐标或新变量来表示。
如果一个混合物由2个组分组成，各组分的纯光谱用bl,b2 表示，则有：<=c i{b: + Ci2bl有上式看出，不管混合物如何变化，其光谱总可以用两个新坐标轴bl,b2来表示。
偏最小二乘法路径
偏最小二乘法路径一、概述偏最小二乘法（Partial Least Squares, PLS）是一种常用的多元统计分析方法，它可以在面对高维数据和多重共线性时，有效地降低数据维度并提取主要特征。
PLS方法在许多领域都有广泛的应用，如化学、生物信息学、金融和工程等。
二、原理PLS方法通过寻找两个方向，即X和Y的潜在方向，使得它们之间的协方差最大。
具体而言，PLS首先对X和Y进行标准化处理，然后通过最小二乘法求解X和Y之间的回归系数。
随后，PLS基于回归系数的大小进行特征选择，选择其中最重要的特征。
这样，就得到了X和Y的主成分，也就是PLS路径。
三、应用1. 数据建模PLS方法在数据建模中具有重要的应用价值。
在建立预测模型时，PLS可以有效地处理高维数据和多重共线性问题。
通过提取主要特征，PLS可以减少模型的复杂度，提高模型的预测准确性。
2. 特征选择在特征选择中，PLS可以帮助我们从大量特征中选择出最相关的特征。
通过计算回归系数的大小，PLS可以确定哪些特征对目标变量具有最大的影响，从而进行特征选择。
3. 数据降维在面对高维数据时，PLS可以将数据降维到较低的维度。
通过提取主要特征，PLS可以减少数据的冗余信息，从而提高数据处理的效率。
4. 数据探索PLS方法还可以用于数据的探索性分析。
通过分析PLS路径，我们可以了解各个变量之间的关系，从而深入理解数据的内在结构。
5. 预测分析由于PLS方法能够有效处理高维数据和多重共线性问题，因此在预测分析中也有广泛的应用。
通过建立PLS模型，我们可以对未知数据进行预测，从而为决策提供参考。
四、总结偏最小二乘法路径是一种重要的多元统计分析方法，它可以在面对高维数据和多重共线性时，提取主要特征并降低数据维度。
通过特征选择、数据降维和预测分析等应用，PLS方法为数据分析和建模提供了有效的工具和方法。
希望通过本文的介绍，读者能对偏最小二乘法路径有更加深入的理解，并将其运用到实际问题中。
偏最小二乘法
偏最小二乘法( PLS)是光谱多元定量校正最常用的一种方法, 已被广泛应用于近红外、红外、拉曼、核磁和质谱等波谱定量模型的建立, 几乎成为光谱分析中建立线性定量校正模型的通用方法〔1, 2〕。
近年来, 随着PLS方法在光谱分析尤其是分子光谱如近红外、红外和拉曼中应用的深入开展, PLS 方法还被用来解决模式识别、定量校正模型适用性判断以及异常样本检测等定性分析问题。
由于PLS方法同时从光谱阵和浓度阵中提取载荷和得分, 克服主成分分析( PCA)方法没有利用浓度阵的缺点, 可有效降维, 并消除光谱间可能存在的复共线关系, 因此取得令人非常满意的定性分析结果〔3 ～5〕。
本文主要介绍PLS方法在光谱定性分析方面的原理及应用实例。
偏最小二乘方法(PLS-Partial Least Squares))是近年来发展起来的一种新的多元统计分析法, 现已成功地应用于分析化学, 如紫外光谱、气相色谱和电分析化学等等。
该种方法，在化合物结构-活性/性质相关性研究中是一种非常有用的手段。
如美国Tripos公司用于化合物三维构效关系研究的CoMFA (Comparative Molecular Field Analysis)方法, 其中，数据统计处理部分主要是PLS。
在PLS方法中用的是替潜变量，其数学基础是主成分分析。
替潜变量的个数一般少于原自变量的个数，所以PLS特别适用于自变量的个数多于试样个数的情况。
在此种情况下，亦可运用主成分回归方法，但不能够运用一般的多元回归分析，因为一般多元回归分析要求试样的个数必须多于自变量的个数。
§§ 6.3.1 基本原理6.3 偏最小二乘（PLS）为了叙述上的方便，我们首先引进“因子”的概念。
一个因子为原来变量的线性组合，所以矩阵的某一主成分即为一因子，而某矩阵的诸主成分是彼此相互正交的，但因子不一定，因为一因子可由某一成分经坐标旋转而得。
在主成分回归中，第一步，在矩阵X的本征矢量或因子数测试中，所处理的仅为X矩阵，而对于矩阵Y 中信息并未考虑。
偏最小二乘法回归系数值
偏最小二乘法回归系数值一、偏最小二乘法回归系数值的定义偏最小二乘法回归系数值是用来量化自变量与因变量之间关系强度的参数，用来衡量自变量和因变量之间关系的强度和方向的统计量。
它通过最小化预测误差方和来估计回归系数，从而得到回归方程。
二、偏最小二乘法回归系数值的意义偏最小二乘法回归系数值是在回归分析中，偏最小二乘法是一种常用的方法，它通过对自变量和因变量进行线性回归分析，得出回归系数值，从而揭示出自变量对因变量的影响程度。
三、偏最小二乘法回归系数值的特点偏最小二乘法回归系数值的特点在于自变量的变换过程，它使用了典型相关分析的目标函数和主成分分析的约束方程，变换是求解组间相关性最强的变量，不过它的约束条件是控制变换向量的范数。
四、偏最小二乘法回归系数值的影响从形式上看，它使用了典型相关分析的目标函数和主成分分析的约束方程。
另一个角度看，偏最小二乘的回归参数也是使用最小二乘估计的，所以它在回归参数求解的时候，对于多个因变量的参数是单独求解的。
在偏最小二乘法回归分析中，回归系数值的正负表示自变量和因变量之间的相关关系方向，正值表示正相关，负值表示负相关。
回归系数值的绝对值大小则表示自变量对因变量的影响程度。
一般来说，如果回归系数值的绝对值较大，说明自变量对因变量的影响程度较大，反之则较小。
五、解释偏最小二乘法回归系数值的注意事项首先，回归系数值并不是一个概率或概率比值，它只表示自变量和因变量之间的相关关系强度和方向。
其次，回归系数值的大小并不代表预测的准确性，预测的准确性需要使用其他统计方法进行评估。
最后，回归系数值并不是固定不变的，它们会随着样本数据的变化而变化。
六、偏最小二乘回归系数值的计算步骤1.收集数据，建立样本矩阵。
2.对样本矩阵进行标准化处理。
3.计算样本矩阵的协方差矩阵。
4.对协方差矩阵进行特征值分解。
5.提取主成分，保留前k个主成分。
6.建立回归模型，使用主成分作为自变量，因变量为原始数据中的因变量。
偏最小二乘法推导原理
偏最小二乘法推导原理偏最小二乘法（Partial Least Squares, PLS）是一种统计分析方法，用来探索和建立多个特征（自变量）与一个响应变量（因变量）之间的关系。
它是对最小二乘回归的一种改进和扩展，旨在解决多重共线性和高维数据的问题。
本文将详细介绍偏最小二乘法的推导原理。
偏最小二乘法的推导过程包含以下步骤：1.数据准备首先，需要收集一组自变量和一个响应变量的数据，并对数据进行处理和标准化。
数据预处理包括去除异常值、缺失值填补以及对数据进行标准化处理，以便于后续的计算和分析。
2.建立初步模型在偏最小二乘法中，首先需要建立一个初始模型，即使用最小二乘回归方法拟合响应变量与自变量之间的关系。
最小二乘回归方法的目标是找到一个线性模型，使得模型的预测值与实际观测值之间的残差平方和最小化。
3.计算特征权重接下来，需要计算每个自变量在响应变量中的贡献程度。
偏最小二乘法使用主成分分析的思想，将原始自变量转换为新的变量，称为成分。
通过计算自变量与响应变量之间的协方差矩阵，以及自变量的方差矩阵，可以得到自变量的权重向量，表示每个自变量在响应变量中的重要程度。
4.建立最终模型在计算得到自变量的权重向量之后，可以将其应用于初始模型中，得到新的自变量。
然后，再次使用最小二乘回归方法对新的自变量和响应变量之间的关系进行拟合。
重复这个过程，直到达到一定的停止准则，比如预测误差的变化小于一个阈值。
5.模型评估最后，需要评估建立的最终模型的性能。
可以使用交叉验证的方法，将数据集划分为训练集和测试集，通过比较模型在测试集上的预测误差，来评估模型的泛化能力和预测准确性。
偏最小二乘法的推导原理可以通过数学和统计方法进行解释。
核心思想是在最小二乘回归的基础上引入主成分分析的概念，通过将原始变量转换为新的相关变量，以尽量保留对响应变量的解释能力。
通过计算自变量与响应变量的协方差矩阵和自变量的方差矩阵，可以得到自变量的权重向量，表示每个自变量在响应变量中的贡献程度。
偏最小二乘法教案
偏最小二乘法教案一、引言偏最小二乘法（Partial Least Squares，简称PLS）是一种常用的统计分析方法，广泛应用于科学研究和数据分析领域。
本教案旨在介绍偏最小二乘法的基本原理、应用场景以及实际操作过程。
二、偏最小二乘法概述1. 基本原理偏最小二乘法是一种多元统计分析方法，主要用于分析自变量与因变量之间的关系。
它通过对自变量与因变量进行正交变换，得到新的综合变量，使得新变量之间的协方差最大，同时与因变量的相关性也最大。
2. 应用场景偏最小二乘法可以应用于许多领域，如生物医学、化学工程、金融等。
例如，在生物医学领域，可以利用偏最小二乘法对肿瘤等疾病的相关因素进行分析和预测。
三、偏最小二乘法的步骤1. 数据准备首先，需要收集相关的数据，包括自变量和因变量。
确保数据质量，并进行必要的数据预处理。
2. 模型建立在偏最小二乘法中，需要建立自变量与因变量之间的模型。
通过选择合适的模型算法和参数，得到最佳的模型表达。
3. 变量选择与降维在建立模型时，可能会面临自变量过多的问题。
为了简化模型和提高模型的稳定性，可以进行变量选择和降维操作。
4. 模型评估与优化完成模型建立后，需要对模型进行评估与优化。
可以采用交叉验证、拟合度等指标进行评估，并根据评估结果进行相应的调整和优化。
5. 结果解释与应用最后，需要对模型结果进行解释和应用。
可以通过系数分析、相关性分析等方法，理解自变量与因变量之间的关系，并对实际问题进行预测和决策。
四、实例演示1. 数据收集以某企业的销售数据为例，收集相关的自变量（如广告投入、促销活动等）和因变量（如销售额）。
2. 数据预处理对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换等操作，确保数据的可靠性和一致性。
3. 模型建立选择适当的偏最小二乘法模型算法，建立自变量与因变量之间的关系模型。
4. 变量选择与降维如果自变量较多，可以采用变量选择和降维的方法，减少模型复杂度和提高模型的预测能力。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
偏最小二乘法 ( PLS)是光谱多元定量校正最常用的一种方法 , 已被广泛应用 于近红外 、 红外 、拉曼 、核磁和质谱等波谱定量模型的建立 , 几乎成为光谱分析中建立线性定量校正模型的通用方法 〔1, 2〕 。
近年来 , 随着 PLS 方法在光谱分析尤其是分子光谱如近红外 、 红外和拉曼中应用 的深入开展 , PLS 方法还被用来解决模式识别 、定量校正模型适用性判断以及异常样本检测等定性分析问题 。
由于 PLS 方法同时从光谱阵和浓度阵中提取载荷和得分 , 克服主成分分析 ( PCA)方法没有利用浓度阵的缺点 , 可有效降维 , 并消除光谱间可能存在的复共线关系 , 因此取得令人非常满意的定性分析结果 〔3 ～ 5〕 。
本文主要介绍PLS 方法在光谱定性分析方面的原理及应用 实例 。
偏最小二乘方法(PLS-Partial Least Squares))是近年来发展起来的一种新的多元统计分析法, 现已成功地应用于分析化学, 如紫外光谱、气相色谱和电分析化学等等。
该种方法，在化合物结构-活性/性质相关性研究中是一种非常有用的手段。
如美国Tripos 公司用于化合物三维构效关系研究的CoMFA (Comparative Molecular Field Analysis)方法, 其中，数据统计处理部分主要是PLS 。
在PLS 方法中用的是替潜变量，其数学基础是主成分分析。
替潜变量的个数一般少于原自变量的个数，所以PLS 特别适用于自变量的个数多于试样个数的情况。
在此种情况下，亦可运用主成分回归方法，但不能够运用一般的多元回归分析，因为一般多元回归分析要求试样的个数必须多于自变量的个数。
§§ 6.3.1 基本原理
6.3 偏最小二乘（PLS ）
为了叙述上的方便，我们首先引进“因子”的概念。
一个因子为原来变量的线性组合，所以矩阵的某一主成分即为一因子，而某矩阵的诸主成分是彼此相互正交的，但因子不一定，因为一因子可由某一成分经坐标旋转而得。
在主成分回归中，第一步，在矩阵X 的本征矢量或因子数测试中，所处理的仅为X 矩阵，而对于矩阵Y 中信息并未考虑。
事实上，Y 中亦可能包含非有用的信息。
所以很自然的一种想法是，在矩阵X 因子的测试中应同时考虑矩阵Y 的作用。
偏最小二乘正是基于这种思想的一种回归方法。
偏最小二乘和主成分分析很相似，其差别在于用于描述变量Y 中因子的同时也用于描述变量X 。
为了实现这一点，在数学上是以矩阵Y 的列去计算矩阵X 的因子，与此同时，矩阵Y 的因子则由矩阵X 的列去预测。
其数学模型为：
E P T X +'=F
Q U Y +'=
此处，T 和U 的矩阵元分别为X 和Y 的得分，而P 和Q 的矩阵元分别为X 和Y 的装载，E 和F 分别为运用偏最小二乘模型法去拟合X 和Y 所引进的误差。
T = XP(主成分分析)
TP ’ = XPP ’
PP ’ = I
X = TP ’(因子分析)
在理想的情况下，X 中误差的来源和Y 中的误差的来源完全相同，即影响X 与Y 的因素相同。
但实际上，X 中误差与Y 中误差并不相关，因而t ≠u ，但当两个矩阵同时用于确定因子时，则X 和Y 的因子具有如下关系：
u = bt + e
式中b 所表征的即为u 和t 间的内在关系。
为了使因子T 既可描述X 矩阵，同时又可描述Y 矩阵，则需采取折衷方案，即将T 进行坐标旋转。
显然，坐标旋转后的T 因子对于X 矩阵的表达已不再是最优的状况。
如假设X 矩阵和Y 矩阵均为6*3，即行为6，列为3。
在列空间，X 和Y 矩阵的行分别示于图6.1（上部）。
PLS 第一个因子（t 和u ）方向在各自的空间均可解释试样的最大偏差。
若PLS 模型是正确的，将t 对u 作图则可得一线性关系。
事实上，PLS 要将各自空间中的因子进行折衷以增加t 对u 的相关性（图6.1下部）。
由于这种折衷才可使所得数学模型较好地同时描述X 和Y 。
在行空间，情况与列空间类同。
如有矩阵（见§ 6.2）：
⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=1241576917621896821326310215275X ⎥⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=2863129334572Y
数据的预处理为：每列减去相应列的平均值（mean-centered ），PLS 所得结果为：
将t 对u 作图（图6.2）可显示出二者的线性关系，其斜率b = 0.53。
图6.2 矩阵X 的因子t 对矩阵Y 的因子u 作图
对于未知试样的预测，要应用X 和Y 的得分模型及相关性bi 。
若有L 个因子，则bl 为表达第l 个因子相关性的系数，其步骤为：由未⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=8.157.45.20t ⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=10010u E
P T X +'=
知试样的测定值x末通过校正模型（式（6.4）计算出t末，进而由（式6.6）及bl可计算未知试样的得分矢量u末，最后由校正模型(式6.5)得未知试样含量。
u = bt + e。