支持向量机与偏最小二乘法

支持向量机和偏最小二乘法都是常用的机器学习算法，但它们的应用场景和原理有所不同。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，可以通过核函数将其扩展到非线性分类问题。SVM在处理高维数据时表现出色，但对于大规模数据集的训练速度较慢。

偏最小二乘法（Partial Least Squares Regression，PLSR）则是一种回归分析方法，它通过对自变量和因变量之间的协方差矩阵进行分解，得到一组新的综合变量，使得这些综合变量与因变量之间的相关性最大。PLSR适用于多元线性回归中自变量之间存在多重共线性的情况。