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偏最小二乘法（PLS）介绍：偏最小二乘法是一种新型的多元统计数据分析方法，于1983年由S.Wold和C.Albano等人首次提出。偏最小二乘法实现了，在一个算法下，可以同时实现回归建模（多元线性回归）、数据结构简化（主成分分析）以及两组变量之间的相关性分析（典型相关分析）。
基本原理：
PLS方法是建立在X（自变量）与Y（因变量）矩阵基础上的双线性模型，可以看做是由外部关系(即独立的X块和Y块) 和内部关系(即两块间的联系) 构成。
建立自变量的潜变量关于因变量的潜变量的线形回归模型，间接反映自变量与因变量之间的关系。该算法在建立回归的过程中，既考虑了尽量提取Y和X中的主成分（PCA—Principal Component Analysis，主成分分析的思想），又考虑了使分别从X和Y提取出的主成分之间的相关性最大化（CCA的思想）。
简单的说，PLS是PCA、CCA和多元线性回归这三种基本算法组合的产物。
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