mva和pls哪个好

简介MVA（MultipleViewAnalysis）和PLS（PartialLeastSquares）是两种主成分分析（PCA）方法。MVA旨在从多个视图中提取特征，而PLS用来建立变量之间的线性回归模型。两种方法都被广泛应用于数据降维和分类，但它们的应用场景和效果略有不同。2.MVAvsPLS2.1应用场景：MVA适用于数据源复杂、维度多的场景下，而PLS则适用于降维和建模。MVA可以将不同的数据源整合在一起，提供多个视图的特征，较适用于异质数据的联合分析。而PLS更适用于解决高维数据下的建模问题...