• 大小: 44KB
    文件类型: .rar
    金币: 2
    下载: 1 次
    发布日期: 2021-07-17
  • 语言: Matlab
  • 标签: PCA  

资源简介

MATLAB,可直接替换数据运行。主成分回归分析 Principal Component Regression(PCR)是一种多元回归分析方法,旨在解决自变量间存在多重共线性问题。

资源截图

代码片段和文件信息

%% I. 清空环境变量
clear all
clc

%% II. 导入数据
load spectra;

%% III. 随机划分训练集与测试集
temp = randperm(size(NIR 1));
% temp = 1:60;
%%
% 1. 训练集——50个样本
P_train = NIR(temp(1:50):);
T_train = octane(temp(1:50):);
%%
% 2. 测试集——10个样本
P_test = NIR(temp(51:end):);
T_test = octane(temp(51:end):);

%% IV. 主成分分析
%%
% 1. 主成分贡献率分析
[PCALoadingsPCAScoresPCAVar] = princomp(NIR);
figure
percent_explained = 100 * PCAVar / sum(PCAVar);
pareto(percent_explained)
xlabel(‘主成分‘)
ylabel(‘贡献率(%)‘)
title(‘主成分贡献率‘)

%%
% 2. 第一主成分vs.第二主成分
[PCALoadingsPCAScoresPCAVar] = princomp(P_train);
figure
plot(PCAScores(:1)PCAScores(:2)‘r+‘)
hold on
[PCALoadings_testPCAScores_testPCAVar_test] = princomp(P_test);
plot(PCAScores_test(:1)PCAScores_test(:2)‘o‘)
xlabel(‘1st Principal Component‘)
ylabel(‘2nd Principal Component‘)
legend(‘Training Set‘‘Testing Set‘‘location‘‘best‘)

%% V. 主成分回归模型
%%
% 1. 创建模型
k = 4;
betaPCR = regress(T_train-mean(T_train)PCAScores(:1:k));
betaPCR = PCALoadings(:1:k) * betaPCR;
betaPCR = [mean(T_train)-mean(P_train) * betaPCR;betaPCR];
%%
% 2. 预测拟合
N = size(P_test1);
T_sim = [ones(N1) P_test] * betaPCR;

%% VI. 结果分析与绘图
%%
% 1. 相对误差error
error = abs(T_sim - T_test) ./ T_test;
%%
% 2. 决定系数R^2
R2 = (N * sum(T_sim .* T_test) - sum(T_sim) * sum(T_test))^2 / ((N * sum((T_sim).^2) - (sum(T_sim))^2) * (N * sum((T_test).^2) - (sum(T_test))^2)); 
%%
% 3. 结果对比
result = [T_test T_sim error]

%% 
% 4. 绘图
figure
plot(1:NT_test‘b:*‘1:NT_sim‘r-o‘)
legend(‘真实值‘‘预测值‘‘location‘‘best‘)
xlabel(‘预测样本‘)
ylabel(‘辛烷值‘)
string = {‘测试集辛烷值含量预测结果对比‘;[‘R^2=‘ num2str(R2)]};
title(string)



 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件      10397  2015-11-22 20:05  Class_13_Code\html\PCR_Demo.html

     文件       3893  2015-11-22 20:05  Class_13_Code\html\PCR_Demo.png

     文件       4596  2015-11-22 20:05  Class_13_Code\html\PCR_Demo_01.png

     文件       5188  2015-11-22 20:05  Class_13_Code\html\PCR_Demo_02.png

     文件       8450  2015-11-22 20:05  Class_13_Code\html\PCR_Demo_03.png

     文件       8883  2015-11-22 20:19  Class_13_Code\html\PLS_Demo.html

     文件       3217  2015-11-22 20:19  Class_13_Code\html\PLS_Demo.png

     文件       4556  2015-11-22 20:19  Class_13_Code\html\PLS_Demo_01.png

     文件       7451  2015-11-22 20:19  Class_13_Code\html\PLS_Demo_02.png

     文件       1808  2015-11-22 20:17  Class_13_Code\PCR_Demo.m

     文件       1302  2015-11-22 20:19  Class_13_Code\PLS_Demo.m

     目录          0  2015-11-22 20:19  Class_13_Code\html

     目录          0  2015-11-22 20:19  Class_13_Code

----------- ---------  ---------- -----  ----

                59741                    13


评论

共有 条评论