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  1. PLS regression algorithm based on the Yi Cao Matlab implementation:

  3. Partial Least-Squares and Discriminant Analysis

  5. installation

  7. $ npm install ml-pls

  9. Methods

  11. new PLS(X, Y)

  13. pls.train(options)

  15. Example

  17. var X = [[0.1, 0.02], [0.25, 1.01] ,[0.95, 0.01], [1.01, 0.96]];
  18. var Y = [[1, 0], [1, 0], [1, 0], [0, 1]];
  19. var options = {
  20. latentVectors: 10,
  21. tolerance: 1e-4
  22. };

  24. var pls = new PLS(X, Y);
  25. pls.train(options);
  26. predict(dataset)

  28. Predict the values of the dataset.

  30. Arguments

  32. dataset - A matrix that contains the dataset.
  33. Example

  35. var dataset = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]];

  37. var ans = pls.predict(dataset);
  38. getExplainedVariance()

  40. Returns the explained variance on training

  42. License

  44. MIT
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