Full-rank Partial Least squares and Partial Least squares regression

Versione 1.0.0.0 (5,41 MB) da Filippo Amato
Multivariate data analysis - modeling
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Aggiornato 17 ago 2015
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Full- and partial-rank Partial Least Squares Regression.
The functions accept X and Y data either as matrices or tables. X and Y are converted to matrix and processed. The optimal number of PLS components is found by Leave-one-out cross-validation but it can be modified by the user. Outputs are organized in user-defined structure variable and a set of figures is generated. MATLAB workspace with three example data is given.

Cita come

Filippo Amato (2026). Full-rank Partial Least squares and Partial Least squares regression (https://github.com/fulepo/PLS), GitHub. Recuperato .

Compatibilità della release di MATLAB
Creato con R2015a
Compatibile con qualsiasi release
Compatibilità della piattaforma
Windows macOS Linux
Categorie
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