全最小二乘法的求解程序基于SVD分解

飞天猫 · 发表于 2011-12-2 23:48:42

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x

function [Bhat VEM] = OLSregress(X,y)
% 在观测矩阵X中不必输入常数项1
% 程序会自动给出带有常数项的估计系数Bhat
[n p] = size(X);
dat = [X,y];
mdat = mean([X,y]); % 均值，用于归零和确定常数项系数
dat = dat - ones(n,1)*mdat;%归零
[U S V] = svd(dat);
A=dat(:,1:p);b=dat(:,p+1);d=diag(S);
B = pinv(A'*A-d(p+1)^2*eye(p))*A'*b;
Bhat = [mdat*[-B;1];B];%正交最小二乘估计系数
VEM = sum(d(1:p))/sum(d);% 线性模型能解释的方差(VEM)

topmad · 发表于 2011-12-3 10:00:26

飞天也是matlab中人啊

超人 · 发表于 2012-9-5 09:06:33

全最小二乘是什么意思？和整体最小二乘是一个样子的东西吗？

kongfeng0824 · 发表于 2013-1-8 05:38:10

很厉害，很强大！！！！

kongfeng0824 · 发表于 2013-1-13 06:21:49

很不错！！！！

kongfeng0824 · 发表于 2013-1-29 02:37:33

可以举个例子详细说明一下吗？

ppgucas · 发表于 2013-3-15 15:29:23

谢谢楼主

Heqiwei · 发表于 2013-3-20 14:04:10

不错用了试试

宋雨儿 · 发表于 2013-10-11 11:15:05

多谢楼主！！

yaotianci · 发表于 2018-1-1 19:46:15

超人发表于 2012-9-5 09:06
全最小二乘是什么意思？和整体最小二乘是一个样子的东西吗？

同问：全最小二乘和整体最小二乘的区别？

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