移动窗口偏最小二乘matlab代码

以下是使用移动窗口偏最小二乘法进行变量选择的Matlab代码示例：

% 加载示例数据
load corn_m51;

% 窗口大小
width = 15;

% 使用移动窗口PLS进行变量选择
mw(X, y, width);

% 绘制RMSECV和窗口位置之间的关系
plot(WP, RMSEF);
xlabel('窗口位置');

其中，`corn_m51`是示例数据，`X`是自变量矩阵，`y`是因变量向量，`width`是窗口大小，`mw`是移动窗口PLS函数，`WP`是窗口位置向量，`RMSEF`是RMSECV向量。

相关问题

移动最小二乘 matlab代码

移动最小二乘（Moving Least Squares, MLS）是一种用于拟合曲面的技术，特别适用于处理非结构化数据如点云。在MATLAB中，你可以使用内置函数`fitlm`或者自定义算法来实现。下面是一个简单的示例，展示如何使用`fitlm`对二维数据进行移动最小二乘回归：

% 假设我们有二维点云数据 (x,y)
data = readmatrix('your_data.txt'); % 从文件或矩阵中读取数据
x = data(:,1); % x坐标
y = data(:,2); % y坐标

% 使用fitlm创建模型
mdl = fitlm(x, y);

% 这里`mdl`就是移动最小二乘拟合的结果，可以查看预测、残差等信息
disp(mdl)

% 如果你想自定义算法，可以参考以下步骤：
% 定义权重函数，比如常用的高斯权重
weight_function = @(i,j) exp(-(i.^2 + j.^2) / sigma^2);
sigma = 5; % 窗口半径或标准差

% 初始化表面拟合矩阵
Z = zeros(size(x));

for i = 1:numel(x)
    for j = 1:numel(y)
        weights = weight_function(x(i)-x, y(j)-y);
        Z(i,j) = sum(weights .* y) / sum(weights);
    end
end

% Z现在就是移动最小二乘得到的曲面拟合结果

一维移动最小二乘 matlab代码

一维移动最小二乘（Moving Least Squares, MLS）是一种数值拟合技术，用于光滑地拟合一组离散数据点。它通过在数据点周围取一个小窗口，然后对窗口内的数据进行线性拟合来估计局部函数值。Matlab中实现一维MLS的基本步骤通常包括：

1. 定义窗口大小和步长
2. 创建一个网格，以便在每个位置应用 MLS 操作
3. 对每个网格点，计算邻域内数据的加权平均，其中权重通常基于距离衰减
4. 使用线性回归求解局部最小二乘

以下是一个简化的MATLAB代码示例：

function [y_fit] = moving_least_squares(x_data, y_data, window_size, step)
% 确保窗口大小是奇数
window_size = window_size + mod(window_size, 2);

% 初始化网格和输出数组
x_grid = x_data(1):step:end;
y_fit = zeros(size(x_grid));

for i = 1:length(x_grid)
    % 计算当前网格点的邻域范围
    start_index = max(1, i - floor(window_size / 2));
    end_index = min(length(x_data), i + ceil(window_size / 2));
    
    % 构建局部数据子集
    local_x = x_data(start_index:end_index);
    local_y = y_data(start_index:end_index);
    
    % 一维最小二乘拟合
    slope = polyfit(local_x, local_y, 1);
    y_fit(i) = slope(1)*x_grid(i) + slope(0);
end
end

在这个例子中，`x_data` 和 `y_data` 分别是一维的数据集合，`window_size` 是平滑窗口的大小，`step` 是移动的距离。函数返回的是光滑后的`y_fit`值。