MATLAB中如何可视化PLS-DA的结果？

在MATLAB中，Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA)是一种用于高维数据分类和特征提取的统计方法。PLS-DA结合了主成分分析(PCA)和判别分析(DA)，常用于生物医学、化学等领域。可视化PLS-DA结果通常涉及以下几个步骤：

1. **加载数据**：
使用`loaddata`函数导入包含样本和变量的数据集。

2. **进行PLS-DA**：
使用`plsdac`函数执行PLS-DA，并获取得分矩阵（反映各样品在PLS方向上的投影）和权重矩阵（表示变量对类别影响的贡献）。

[score, weight, pred] = plsdac(X, Y);

其中`X`是样本数据矩阵，`Y`是类别标签向量。

3. **绘制得分图**：
可以通过`plotScree(score)`或`plot(score, 'type', 'scatter')`来查看PLS模式的贡献程度，以及样本之间的分散情况。

4. **分类边界**：
`plotWeightedScore(score, weight, Y)`可以画出二维得分图上不同类别的决策边界。

5. **模型评估**：
检查混淆矩阵（confusionmat(pred, Y)`），并可能绘制混淆矩阵图形。

6. **变量重要性**：
如果需要，还可以使用`bar(weight(:, :, :)`, 或者`imagesc(weight)`来展示变量在PLS-DA模型中的相对重要性。