人工智能课程论文论文题目：偏最小二乘算法（PLS）回归建模学生姓名：学号:专业：机械制造及其自动化所在学院：机械工程学院年月日目录偏最小二乘回归-2-摘要-2-1偏最小二乘回归原理-2-2一种更简洁的计算方法-6-3案例分析-7-致谢-16-附件：-17-偏最小二乘回归摘要在实际问题中，经常遇到需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系，并研究用一组变量（常称为自变量或预测变量）去预测另一组变量（常称为因变量或响应变量），除了最小二乘准则下的经典多元线性回归分析（MLR）,提取自变量组主成分的主成分回归分析（PCR）等方法外，还有近年发展起来的偏最小二乘（PLS）回归方法。偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析，典型相关分析和线性回归分析方法的特点，因此在分析结果中，除了可以提供一个更为合理的
