Python实现基于PCA-PLS主成分降维结合偏最小二乘回归预测的详细项目实例
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随着数据科学和人工智能的发展，现代工业中生成的高维数据量越来越大，如何有效地进行数据降维和预测分析成为一个重要的课题。在数据分析中，数据降维不仅有助于减少计算资源的消耗，还能提高模型的预测精度，尤其是在处理多变量数据时。传统的回归分析方法往往面临着多重共线性和数据维度过高的困扰，偏最小二乘回归（PLS）作为一种应对这些问题的强大工具，已经被广泛应用于各种实际问题中。与此同时，主成分分析（PCA）作为一种有效的降维技术，可以在不损失太多信息的前提下减少数据的维度，帮助提高建模效率和预测能力。
本项目结合PCA和PLS方法，旨在通过主成分降维与偏最小二乘回归的结合，探索在高维数据分析中如何实现更准确的预测。PCA作为一种无监督的降维方法，通过保留数据中最大方差的方向，能够有效地将数据 ...