% explain：偏最小二乘回归,其主成分个数采取交互验证的方式选取 % w和w-star都输出的是成分得分系数 % data_ys——原始光谱数据 n*p（最后一列列是水分数据, 即因变量个数为1；之前的是光谱数据） % Y0——原始数据data_ys的最后一列数据 % nsample——原始数据data_ys的样本数 % ch0——输出原始变量方程的常数 % xish——输出原始变量方程的系数 % r——输出提取的成分个数

偏最小二乘回归MATLAB程序代码 数学建模的模型应用

该资源是偏最小二乘回归算法，可以对数据进行偏最小二乘回归

偏最小二乘回归R代码

遗传算法和偏最小二乘结合 的GA-plS 算法

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。

找了很久的偏最小二乘回归算法，包括《偏最小二乘回归的线性与非线性方法（王惠问 吴载斌 孟洁）》的PDF，《偏最小二乘回归方法及其应用》的pdf，《算法大全第30章--偏最小二乘回归》PDF ，一个比较好的博客《偏最小二乘法回归（Partial Least Squares Regression）（博客）》PDF。

从某宝买的，是真正完整版的，不像其他地方坑爹，看起来还算清晰，只要5分，过了这个村就没这个店。 《游戏设计师修炼之道:数据驱动的游戏设计》是一本专供游戏设计师系统学习游戏设计方法与技巧的专著，是资深游戏设计师25年实践经验的结晶。书中以数据驱动的方式系统阐述了游戏机制设计、角色设计、场景设计、故事情节设计、动作设计、位置和物品设计、游戏对话设计、关卡和地图设计、界面设计、游戏数据收集与设置等游戏设计师必修技能，通过大量实例深入讲解了角色扮演游戏、实时战略游戏、第一人称射击游戏、模拟游戏等各种主流游戏的设计方法、技巧和最佳实践。 《游戏设计师修炼之道:数据驱动的游戏设计》分3部分，共12章。第一部分包括第1-3章，简单介绍了游戏制作的周期、游戏设计师的职责、游戏玩法和游戏机制的分类，以及游戏制作中的数学和逻辑学，从基础层面阐释了游戏制作周期中各个要素。第二部分包括第4-9章，逐一详细地探讨了大多数重要的游戏机制（包括运动、战斗、角色和怪物、物品、魔法和技术、游戏中的谜题等），并且解释了设计师为查明每种机制将如何工作以及必须创建什么资产以使之工作所必须经历的过程。第三部分包括第10-12章，探讨了设计师必须知道的其他重要主题，比如故事和对话结构、关卡和地图设计，以及界面设计和游戏交互等。《游戏设计师修炼之道:数据驱动的游戏设计》的附录部分收录了对领袖级游戏设计师之一Chris Taylor所做的一次深度采访，为即将崭露头角的游戏设计师们提供了宝贵的建议。

文件内包含KRR、KPCA、KPCR以及KPLS的相关程序，其中KPLS相关程序又包括KerSIMPLS以及KerNIPALS可供选择，他们是用不同方法计算的PLS。同时文件中还有一个例子，分别应用这些程序实现sin函数的拟合，清晰易懂。