matlab成分权重回归

以下是如何在MATLAB中进行成分权重回归的示例：

% 加载数据
load hald;

% 将响应变量和预测变量分别存储在Y和X中
Y = hald(:, end);
X = hald(:, 1:end-1);

% 进行成分权重回归
[beta, P, T, stats] = plsregress(X, Y, 3, 'CV', 10);

% 显示结果
disp('成分权重回归结果：');
disp(['R方值：', num2str(stats.R2)]);
disp(['均方根误差：', num2str(stats.RMSE)]);
disp(['预测误差平方和：', num2str(stats.PRESS)]);

% 显示成分权重
disp('成分权重：');
disp(P);

% 显示因子得分表
disp('因子得分表：');
disp(T);

在这个示例中，我们首先加载了一个数据集，并将响应变量和预测变量分别存储在Y和X中。然后，我们使用`plsregress`函数进行成分权重回归，并将结果存储在`beta`、`P`、`T`和`stats`变量中。最后，我们显示了一些结果，包括R方值、均方根误差、预测误差平方和、成分权重和因子得分表。