请问Partial Least Square是什么意思？

Partial Least Square：偏最小二乘法，也称偏最小二乘回归法。
　　偏最小二乘回归法（PLSR：partial least squares regression)：是一种新型的多元统计数据分析方法，它主要研究的是多因变量对多自变量的回归建模，特别当各变量内部高度线性相关时，用偏最小二乘回归法更有效。另外，偏最小二乘回归较好地解决了样本个数少于变量个数等问题。
　　偏最小二乘法是集主成分分析、典型相关分析和多元线性回归分析3种分析方法的优点于一身。它与主成分分析法都试图提取出反映数据变异的最大信息，但主成分分析法只考虑一个自变量矩阵，而偏最小二乘法还有一个“响应”矩阵，因此具有预测功能。
　　研究认为，集多元线性回归分析、典型相关分析、主因子分析等方法于一体的偏最小二乘回归方法( PLS) 更适用于FM 分析, 可以避免数据非正态分布、因子结构不确定性( factor indeterminacy) 和模型不能识别等潜在问题。

偏最小二乘 （partial least squares，PLS）是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配。 用最简的方法求得一些绝对不可知的真值，而令误差平方之和为最小。 通常用于曲线拟合。很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达。

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