SVM算法与PLSR算法的思路与原理

SVM算法（支持向量机）和PLSR算法（偏最小二乘回归）都是常用的机器学习算法。

SVM算法的思路和原理：

SVM算法是一种分类算法，其基本思想是在高维空间中找到一个超平面，将数据分为不同的类别。在SVM分类中，使用核函数将低维的数据映射到高维空间中，从而使原本线性不可分的数据变得线性可分。SVM算法的目标是找到一个最优的超平面，使得距离最近的数据点与超平面的距离最大化。这些距离最近的数据点被称为“支持向量”，因此，SVM算法也被称为支持向量机。

PLSR算法的思路和原理：

PLSR算法是一种多元回归分析方法，其目的是通过寻找一组线性变量（主成分），将自变量和因变量之间的关系进行建模。PLSR算法可用于预测因变量的值，同时也可以用于特征选择和降维。

PLSR算法的基本原理是，在自变量和因变量之间建立一组线性关系，同时最小化模型误差。PLSR算法使用矩阵分解技术，将自变量矩阵和因变量矩阵分解成两个矩阵，从而得到一个低维的特征空间。在这个特征空间中，使用线性回归模型进行预测。

总的来说，SVM算法和PLSR算法都是常用的机器学习算法，但是应用场景和基本原理有所不同。SVM算法主要用于分类问题，而PLSR算法主要用于回归问题。