稀疏偏最小二乘回归

【问题标题】：sparse partial least square regression稀疏偏最小二乘回归
【发布时间】：2014-07-16 18:24:21
【问题描述】：

我有两个数据集如下：

     http://www.filedropper.com/dataa_1 ## DataA
     http://www.filedropper.com/datab   ## DataB

在 dataA 中，我们有 42 行和 8 列，在 DataB 中，我们有 42 行和 6 列。我们想在 R 中使用这两个数据进行 CCA 和 sPLS。但我的问题是，当我们查看 DataB 时，总是每 11 行将具有相同的值。这是否会影响结果或导致 CCA 或 sPLS 出现差异？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

查看块 B 后，变量看起来是离散的。

在 PLS 或 CCA 中使用此类变量不是（技术）问题，但它带来了统计“挑战”：可能需要使用 bootstap 或 jackknife 来进一步对结果进行统计解释。

您还应该问问自己，这种“离散”表示对于您的数据是否准确。如果原始变量是分类变量，则可能是错误的，在这种情况下，您应该使用dummy variables。

【讨论】：