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SIMCA-P计算变量投影重要性分析值（VIP）_偏最小二乘

变量投影重要性（VIP）主要用于变量筛选，基于偏最小二乘回归的有点，VIP技术可用于样本较小而且几个自变量间相关性较强的情形。

1.打开SIMCA-P软件，导入excel数据，注意数据格式

SIMCA-P计算变量投影重要性分析值（VIP）_偏最小二乘_第1张图片
第一行是变量名，第一列是序号，自己提前设置好
同时确认一下绿色的代表是变量，黄色代表的是序号

2.设置一下项目名，我这里是SIMCA_111，然后完成SIMCA-P计算变量投影重要性分析值（VIP）_偏最小二乘_第2张图片

3.点击工具栏上的workset设置一下参数

SIMCA-P计算变量投影重要性分析值（VIP）_偏最小二乘_第3张图片
右击因变量，选择Y
SIMCA-P计算变量投影重要性分析值（VIP）_偏最小二乘_第4张图片
SIMCA-P计算变量投影重要性分析值（VIP）_偏最小二乘_第5张图片
点击确定后Type会变成PLS
SIMCA-P计算变量投影重要性分析值（VIP）_偏最小二乘_第6张图片

4.点击工具栏的autofit

SIMCA-P计算变量投影重要性分析值（VIP）_偏最小二乘_第7张图片
会出现model view，对我没啥用，关掉
重点来了

5.点击analysis，出现了Variance importance，可以选择图表数据和列表数据

SIMCA-P计算变量投影重要性分析值（VIP）_偏最小二乘_第8张图片
SIMCA-P计算变量投影重要性分析值（VIP）_偏最小二乘_第9张图片
结束

花絮：
为了算这个VIP数值我真的是要哭了，写个论文太难了。刚开始百度变量投影重要性分析说是在偏最小二乘里，去找偏最小二乘法的论文，发现说是用SAS软件。我花了一下午装好这个30g的软件，打开后不会使，又百度出代码，结果只显示VIP的柱状图没有具体数值。本以为就要凉凉，老师告诉我她用的是SIMCA-P软件。又去找，找完一步一步对着书上的例子看，最后终于出来了数值，而且和SAS软件比较结果一样。到这我的论文数据部分算结束了，太难了。。。。

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    多维数组和对象数组一样处理，例如二维数组里的每个元素还是一个数组 用jArray表示，直到数组变为一维的，且里面元素为基本类型，去获得一维数组指针。给大家提供个例子。已经测试通过。 Java_cn_wzl_FiveChessView_checkWin( JNIEnv* env,jobject thiz,jobjectArray qizidata) { jint i,j; int s
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