用MATLAB写一段计算plsr的代码

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于计算部分最小二乘回归（PLSR）：

% 假设有X和Y两个数据矩阵，其中X为自变量矩阵，Y为因变量矩阵。
% 可以通过以下方式将数据分为训练集和测试集：
train_ratio = 0.8;
train_size = floor(train_ratio * size(X, 1));
X_train = X(1:train_size, :);
Y_train = Y(1:train_size, :);
X_test = X(train_size+1:end, :);
Y_test = Y(train_size+1:end, :);

% 对训练数据进行PLSR建模：
n_components = 5; % 设定主成分数量
[XL, YL, Xs, Ys, beta, PctVar] = plsregress(X_train, Y_train, n_components);

% 使用PLSR模型进行预测：
Y_pred_train = [ones(size(X_train, 1), 1) X_train] * beta;
Y_pred_test = [ones(size(X_test, 1), 1) X_test] * beta;

% 计算模型性能指标：
rmse_train = sqrt(mean((Y_train - Y_pred_train).^2));
rmse_test = sqrt(mean((Y_test - Y_pred_test).^2));
r2_train = corr(Y_train, Y_pred_train)^2;
r2_test = corr(Y_test, Y_pred_test)^2;

上述代码中，使用了MATLAB内置函数`plsregress`实现PLSR建模，该函数返回的变量包括主成分系数（`XL`）、响应变量系数（`YL`）、自变量均值（`Xs`）、响应变量均值（`Ys`）、回归系数（`beta`）以及每个主成分的方差贡献率（`PctVar`）。使用PLSR模型进行预测时，需要先将自变量矩阵加上一列1，然后与回归系数相乘。最后，可以计算模型性能指标，如均方根误差（RMSE）和决定系数（R2）。