偏最小二乘 (PLS) MATLAB 实现

偏最小二乘（PLS）回归在Matlab开发环境中的具体应用情况。

这里是偏最小二乘法的MATLAB代码实现示例。使用此代码，您可以轻松实现数据的回归分析，并得到精准的模型参数。

在进行到第十步时，识别参数基本稳定，系统输出与模型误差也趋于稳定。由于只有3个参数需识别，递推校正算法显示出良好的收敛性。

传统的最小二乘法在处理均匀试验数据，构建二次多项式回归模型时存在局限性。为此，偏最小二乘法 (PLS) 这一技术应运而生，它能够有效建立均匀试验数据的二次多项式回归模型，并在 DPS 数据处理系统中得以实现。PLS 回归建模过程简单易懂，以实例展示了其应用。PLS 回归分析建模技术为均匀设计的广泛应用提供了强有力的技术支持。

线性最小二乘拟合采用多项式拟合，MATLAB 提供 polyfit 函数用于拟合 m 次多项式，返回系数向量 a。拟合后，可以使用 polyval 函数计算指定点的多项式值 y。

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这是一篇讲解MATLAB在最小二乘支持向量机(LS-SVM)上的应用的文章，对于计算机仿真领域非常有帮助！通过，读者可以学习如何在MATLAB环境下实现最小二乘支持向量机模型，并应用于数据分类和回归问题，深入理解其基本原理和实现过程。

基于Matlab语言实现的最小二乘影像匹配程序。

在Matlab中，递推最小二乘算法被广泛应用于参数估计、系统辨识和自适应控制领域。