用nipals算法计算pca的一个模块
nipals的Python项目详细描述
用nipals算法计算pca和pls的一个模块。基于R包 nipals和 pcaMethods以及 “多变量和巨变量数据分析导论”统计附录 使用投影方法（PCA&PLS）”，作者：Eriksson等人。 测试结果与上述软件包和simca相同，但有一些舍入误差。
- 自由软件：麻省理工学院许可证
安装
pip install nipals
开发
要运行所有测试，请运行：
tox
注意，要合并来自所有tox环境的覆盖率数据，请运行：
| Windows | ^{pr 3}$ |
|---|---|
| Other | ^{pr 4}$ |
更改日志
0.5.1（2019-05-23）
- 增加了对变量中零方差的检查和可选删除
- 增加了对Python3.7的支持
- （由于未能通过CI测试，0.5.0从未发布）
0.4.3（2018-04-24）
- 修复了上次错误修复后失败的测试
0.4.2（2018-04-24）
- 修正了PCA交叉验证起始列选择错误
0.4.1（2018-04-09）
- 修正了PCA交叉验证的错误
0.4.0（2018-04-09）
- 添加了交叉验证
- 添加了到带有绘图的模型的距离计算
- 添加了模型概述图
0.3.0（2018-04-05）
- 将r2x和r2y添加到pls类中
- 使绘图颜色也可用于不带类的分数图
0.2.0（2018-03-29）
- 添加PLS类
- 改进的绘图
- 修复了一些缺少/无限值的问题
0.1.0（2018-03-14）
- pypi上的第一个版本。
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