偏最小二乘法知乎

偏最小二乘法（Partial Least Squares，PLS）是一種多元統計分析方法，主要用於描述高維數據集之間的相關關係。它結合了偏最小二乘回歸（Partial Least Squares Regression，PLSR）和偏最小二乘判別分析（Partial Least Squares Discriminant Analysis，PLS-DA）兩種方法。

偏最小二乘回歸（PLSR）是一種用於預測的統計方法，它同時考慮了因變數（回響變數）和自變數（預測變數）之間的相關性。這種方法特別適用於當自變數和因變數之間存在多重共線性或者數據集中有大量噪聲時的情況。PLSR通過找到一個或多個線性組合（稱為「成分」）來減少數據維度，同時保留最大的信息量。

偏最小二乘判別分析（PLS-DA）是一種用於分類的統計方法，它同時考慮了類別變數（通常稱為「類」）和連續變數（預測變數）之間的相關性。PLS-DA的目標是最大化不同類別之間的差異，同時最小化類別內部的差異。這種方法常用於化學分析、生物標誌物發現、市場研究等領域。

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