什么是PLS-DA分析法?
的有关信息介绍如下：PLS-DA分析法指的是偏最小二乘回归分析法。
偏最小二乘回归分析法是一种统计学方法，与主成分回归有关系，但不是寻找响应变量和自变量之间最大方差的超平面，而是通过投影分别将预测变量和观测变量投影到一个新空间，来寻找一个线性回归模型。
因为数据X和Y都会投影到新空间，PLS系列的方法都被称为双线性因子模型。当Y是分类数据时称为“偏最小二乘判别分析（PartialleastsquaresDiscriminantAnalysis，PLS-DA）”。
扩展资料：
偏最小二乘回归的算法：
偏最小二乘的许多变量是为了估计因子和载荷矩阵T、U、P和Q。它们中大多数360问答构造了X和Y之间线性回归的估计Y=XB+Bo。一些偏最小二乘算法只适合Y金是一个列向量的情况，而其它的电拿算法则处理了Y是一个矩阵的一般情况。
算法也根据他们是否估计因子矩宣赶纪示贵过欢爱率阵T为一个正交矩阵而不同。最后的预测在所有不同最小市剧二乘算法中都是一样的，但组件是不同的。
参考资料来源：百度百科-偏最小二乘回归法
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