实例介绍
【实例简介】竞争性自适应重加权算法(CARS)
竞争性自适应重加权算法(CARS)是通过自适应重加权采样(ARS)技术选择出PLS模型中回归系数绝对值大的波长点,去掉权重小的波长点,利用交互验证选出RMSECV指最低的波长组合
【实例截图】
【核心代码】
% Import data;
load corn_m51;
% Cross validation
A=10;
K=5;
method='none';
N=100;
Nmcs=50;
CV=plscvfold(X,y,A,K,method);
MCCV=plsmccv(X,y,A,method,N);
DCV=plsrdcv(X,y,A,K,method,Nmcs);
% Build a PLS regression model
nLV=CV.optPC;
PLS=pls(X,y,nLV);
% Outlier detection
F=mcs(X,y,11,'none',500,0.8);
figure;
plotmcs(F);
% CARS-PLS for variable selection
A=10;
K=5;
N=100;
CARS=carspls(X,y,A,K,method,N);
figure;
plotcars(CARS);
% simplified version of CARS
sCARS=scarspls(X,y,A,K,method,N);
figure;
plotcars(sCARS);
.
├── CARS
│ ├── CARS
│ │ ├── CARS_manual.doc
│ │ ├── CIP2pred.m
│ │ ├── FQ.mat
│ │ ├── LOGO_CARS.JPG
│ │ ├── Manne_bi.m
│ │ ├── SSCTST.mat
│ │ ├── TFQ.mat
│ │ ├── carspls.m
│ │ ├── classplot2.m
│ │ ├── compute_T2DM_data.asv
│ │ ├── corn_m51.mat
│ │ ├── csvd.m
│ │ ├── databin.m
│ │ ├── dosc.m
│ │ ├── example_nir.m
│ │ ├── expred1.m
│ │ ├── expred2.m
│ │ ├── fanqie3zu.mat
│ │ ├── ks.m
│ │ ├── lsreg.m
│ │ ├── mcs.m
│ │ ├── mcuvepls.m
│ │ ├── mwpls.m
│ │ ├── oscplscv.m
│ │ ├── plotcars.m
│ │ ├── plotmcs.m
│ │ ├── pls.m
│ │ ├── pls_nipals.m
│ │ ├── plscvfold.m
│ │ ├── plsdcv.m
│ │ ├── plsmccv.m
│ │ ├── plsnipals.m
│ │ ├── plsrdcv.m
│ │ ├── plssim.m
│ │ ├── plsval.m
│ │ ├── pretreat.m
│ │ ├── rswrw.m
│ │ ├── scarspls.m
│ │ ├── simuin.m
│ │ ├── snv.m
│ │ ├── test_package_functions.m
│ │ ├── test_script_rce.m
│ │ ├── tp.m
│ │ ├── traintestselect.m
│ │ ├── variableSetComparion.m
│ │ └── vipp.m
│ ├── CARS_manual.doc
│ ├── CIP2pred.m
│ ├── FQ.mat
│ ├── FisherLDA.m
│ ├── LOGO_CARS.JPG
│ ├── Manne_bi.m
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│ ├── snv.m
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