PLS的特征向量选取及其几何解释

摘要：

部分最小二乘(PLS) 方法将高维相关的原始变量投影到低维的特征变量空间，去除了数据的相关性和对回归无益的噪声，近年来在统计建模及其它有关领域得到普遍重视。该文从奇异值分解的角度分析了部分最小二乘的特征向量选取机制，解释了部分最小二乘特征量选取的几何意义，并由此推导出非线性迭代部分最小二乘算法(NPALS算法)。

关键词： 部分最小二乘 奇异值分解 正交变换 特征向量 统计建模

作者: 梁林 王桂增

作者单位: 清华大学自动化系(北京)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十一届过程控制科学报告会

会议地点: 呼和浩特

会议语种:中文

页码: 240～245

在线出版日期: 2000-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）