MAT之PLS：利用PLS(兩個主成分的貢獻率就可達100%)提高測試集辛烷值含量預測準確度并《測試集辛烷值含量預測結果對比》

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load?spectra;temp =?randperm(size(NIR, 1));P_train = NIR(temp(1:50),:); T_train = octane(temp(1:50),:);P_test = NIR(temp(51:end),:); T_test = octane(temp(51:end),:);k = 2;? [Xloadings,Yloadings,Xscores,Yscores,betaPLS,PLSPctVar,MSE,stats] = plsregress(P_train,T_train,k);figure percent_explained = 100 * PLSPctVar(2,:) /?sum(PLSPctVar(2,:)); pareto(percent_explained) xlabel('主成分') ylabel('貢獻率(%)') title('PLS：各個主成分的貢獻率—Jason niu')N =?size(P_test,1); T_sim = [ones(N,1) P_test] * betaPLS;error?=?abs(T_sim - T_test) ./ T_test;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));result = [T_test T_sim?error]figure plot(1:N,T_test,'b:*',1:N,T_sim,'r-o') legend('真實值','預測值','location','best') xlabel('預測樣本') ylabel('辛烷值') string = {'PLS：利用PLS(兩個主成分的貢獻率就可達100%)提高《測試集辛烷值含量預測結果對比》的準確度—Jason niu';['R^2='?num2str(R2)]}; title(string)

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總結

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