1) Multivariate Partial Least Squares Regression
多元偏最小二乘方法(MPLS)
2) multiway partial least square regression(MPLS)
多方向偏最小二乘回归(MPLS)
5) Polynomial PLS
多项式偏最小二乘法
6) N-way partial least square
多维偏最小二乘法
1.
A new multivariate calibration method for near infrared spectroscopy quantitative analysis was proposed based on wavelet analysis and N-way partial least square method.
将小波变换和多维偏最小二乘法相结合用于近红外光谱定量校正模型的建立。
补充资料：偏最小二乘法
分子式：
CAS号：
性质：一种基于特征变量的回归方法。也可看成是有偏估计中的一种回归方法。近年来在化学计量学的多元校正和模式识别中得到十分广泛的应用。偏最小二乘法是由瑞典统计学家沃尔德（H·Wold）提出，其基本运算是基于非线性迭代偏最小二剩算法（nonlinear iterative partial least squares; NIPALS），故有偏最小二乘法之称。它与主成分回归不同之点就在于它不但分解X矩阵，同时也分解Y矩阵，并在分解X矩阵时利用Y矩阵的信息，在分解Y矩阵时利用X矩阵的信息，从而使回归结果更好些。另外，因其本质上是一种基于特征变量的解析方法，故也可用于化学模式识别之中，进行降维处理。由于偏最小二乘法在化学中得到非常广泛的应用，故很多化学计量学家对该算法进行了改进和拓展，提出了快速偏最小二乘、非线性偏最小二乘法、稳健偏最小二乘法等。
CAS号：
性质：一种基于特征变量的回归方法。也可看成是有偏估计中的一种回归方法。近年来在化学计量学的多元校正和模式识别中得到十分广泛的应用。偏最小二乘法是由瑞典统计学家沃尔德（H·Wold）提出，其基本运算是基于非线性迭代偏最小二剩算法（nonlinear iterative partial least squares; NIPALS），故有偏最小二乘法之称。它与主成分回归不同之点就在于它不但分解X矩阵，同时也分解Y矩阵，并在分解X矩阵时利用Y矩阵的信息，在分解Y矩阵时利用X矩阵的信息，从而使回归结果更好些。另外，因其本质上是一种基于特征变量的解析方法，故也可用于化学模式识别之中，进行降维处理。由于偏最小二乘法在化学中得到非常广泛的应用，故很多化学计量学家对该算法进行了改进和拓展，提出了快速偏最小二乘、非线性偏最小二乘法、稳健偏最小二乘法等。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条