MCCV=plsmccv(Xcal,ycal,20,'center',1000,0.8);

这是一个使用Partial Least Squares (PLS)方法进行多元线性回归分析的MATLAB代码，其中Xcal和ycal分别为训练集的自变量和因变量，20表示使用20个主成分进行回归分析，'center'表示对Xcal进行均值中心化，1000表示最大迭代次数为1000次，0.8表示使用0.8的收缩因子来对主成分系数进行压缩。

相关问题

sCARS=scarspls(Xcal,ycal,MCCV.optPC,5,'center',100);

这段代码是用来进行偏最小二乘回归（PLS）建模的，其中：

- `Xcal` 是训练集的自变量数据；
- `ycal` 是训练集的因变量数据；
- `MCCV.optPC` 是交叉验证过程中选择的最优主成分个数；
- `5` 是设置的最大主成分个数；
- `'center'` 表示进行中心化处理；
- `100` 是设置的允许的最大迭代次数。

该函数的作用是，根据训练集的自变量和因变量数据，利用偏最小二乘回归的方法建立一个模型，该模型可用于对新的自变量数据进行因变量的预测。

[yhat1,e1] = validation(Xcal,ycal,Xval,yval,var_sel)

这是一个机器学习中的函数调用，其中 Xcal、ycal、Xval、yval 是输入的训练集和验证集数据，var_sel 是一个变量选择的参数。函数的返回值是 yhat1 和 e1，分别表示模型的预测值和误差。