偏最小二乘法是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)，它通過最小化誤差的平方和找到一組數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。用最簡的方法求得一些絕對不可知的真值，而令誤差平方之和為最小。很多其他的優(yōu)化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表達(dá)。那么偏最小二乘法與最小二乘法有什么區(qū)別？

1、指代不同：（1）偏最小二乘法：夠在自變量存在嚴(yán)重多重相關(guān)性的條件下進(jìn)行回歸建模；允許在樣本點個數(shù)少于變量個數(shù)的條件下進(jìn)行回歸建模。（2）最小二乘法：通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數(shù)據(jù)，并使得這些求得的數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)之間誤差的平方和為最小。

2、特點不同：（1）偏最小二乘法：在計算方差和協(xié)方差時，求和號前面的系數(shù)有兩種取法：當(dāng)樣本點集合是隨機(jī)抽取得到時，應(yīng)該取1/(n-1)；如果不是隨機(jī)抽取的，這個系數(shù)可取1/n。（2）最小二乘法：可用于曲線擬合。其他一些優(yōu)化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達(dá)。

3、用法不同（1）偏最小二乘法：在自變量的簡單相關(guān)系數(shù)矩陣中，有某些自變量的相關(guān)系數(shù)值較大。回歸系數(shù)的代數(shù)符號與專業(yè)知識或一般經(jīng)驗相反；或者，它同該自變量與y的簡單相關(guān)系數(shù)符號相反。對重要自變量的回歸系數(shù)進(jìn)行t檢驗，其結(jié)果不顯著。（2）最小二乘法：如果預(yù)測的變量是連續(xù)的，我們稱其為回歸?；貧w分析中，如果只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關(guān)系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。

關(guān)于偏最小二乘法與最小二乘法有什么區(qū)別的內(nèi)容就介紹到這了。