最小二乘支持向量机matlab源代码，内有详细使用教程，非常易学，使用也很快，结果精度也较高，毕业论文就全靠它

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程序与2018年12月更新，增加了CGCS2000坐标系。程序可以实现 WGS84 大地坐标 UTM投影坐标 北京54 大地坐标 高斯克吕格投影坐标 西安80 大地坐标 高斯克吕格投影坐标 CGCS2000大地坐标 高斯克吕格投影坐标之间的布尔沙七参数的计算以及坐标系统值的相互转换。布尔沙七参数计算采用最小二乘法平差，并提示平差结果。 软件较小,VC6.0编译，几百K，还包含测试的坐标数据。可用来测试程序用。

介绍多参考点最小二乘复频法算法，应用与大阻尼密集模态的参数识别。

C# ArcGISEngine 分区统计人口密度 并使用最小二乘计算人口密度与灯光关系

最小二乘拟合原理根据两个量的许多组观测数据来确定它们的函数曲线，这就是实验数据处理中的曲线拟合问题。这类问题通常有两种情况：一种是两个观测量x与y之间的函数形式已知，但一些参数未知，需要确定未知参数的最佳估计值；另一种是x与y之间的函数形式还不知道，需要找出它们之间的经验公式。后一种情况常假设x与y之间的关系是一个待定的多项式，多项式系数就是待定的未知参数，从而可采用类似于前一种情况的处理方法。

最小二乘滤波算法的基本算法是递归最小二乘算法，这种算法实际上是FIR维纳滤波器的一种时间递归实现，它是严格以最小二乘准则为依据的算法。它的主要优点是收敛速度快，所以在快速信道均衡、实时系统辨识和时间序列分析中得到了广泛应用。其主要缺点是每次迭代需要的运算量很大。

最小二乘辨识实例（模型+matlab代码）

《PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现详解》 PLS（Partial Least Squares，偏最小二乘）是一种统计分析方法，广泛应用于多元数据分析，特别是在化学计量学、机器学习和模式识别等领域。它通过将原始数据投影到一个新的低维空间中，使因变量与自变量之间的关系得到最大化，并且能有效处理多重共线性问题。MATLAB作为强大的数值计算和数据可视化工具，是实现PLS的理想平台。 本资料包含两个部分：单因变量的PLS实现和多因变量的PLS实现。下面将对这两个方面进行详细阐述。 1. 单因变量PLS： 单因变量的PLS主要针对只有一个响应变量的情况。在MATLAB中，我们首先需要定义输入变量X和输出变量y，然后构建PLS模型。关键步骤包括： - 数据预处理：对数据进行标准化或归一化，以消除量纲影响。 - 计算X和y的相关矩阵，找到最大相关性的方向。 - 通过奇异值分解（SVD）分解相关矩阵，得到主成分。 - 选择合适的主成分数量，这通常通过交叉验证来确定。 - 使用选定的主成分构建PLS回归模型，预测y值。 2. 多因变量PLS： 对于多因变量情况，PLS的目标是同时考虑多个响应变量。此时，我们可以使用多响应PLS（MRPLS）或者偏最小二乘判别分析（PLSDA）。MATLAB中的实现步骤大致相同，但需要处理多个y变量： - 同样进行数据预处理。 - 计算X与所有y的联合相关矩阵。 - SVD分解该联合相关矩阵，提取主成分。 - 对每个y变量分别建立PLS模型，每个模型有自己的权重向量和载荷。 - 使用选定的主成分，对每个y变量进行预测。 在MATLAB中，可以利用内置函数如`plsregress`或自定义脚本来实现这些过程。自定义脚本能够提供更大的灵活性，允许用户调整参数和添加额外的特性，如正则化、特征选择等。 总结，PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现涉及数据预处理、主成分提取、模型构建和验证等多个环节。通过理解这些步骤，可以有效地应用PLS解决实际问题，无论是单因变量还是多因变量的情况。提供的MATLAB程序代码文档将为读者提供具体的实现细节和示例，帮助深入理解和掌握PLS算法。

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