偏最小二乘回归预测模型代码matlab

偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，简称PSR）是一种常用的回归预测模型，它可以用于处理多重共线性和高维数据的问题。下面是一个使用MATLAB实现PLSR的示例代码：

% 假设你已经有了输入特征矩阵X和目标变量向量Y

% 设置PLSR的主成分个数
numComponents = 2;

% 中心化输入特征矩阵X和目标变量向量Y
X_centered = X - mean(X);
Y_centered = Y - mean(Y);

% 计算X和Y的标准差
X_std = std(X_centered);
Y_std = std(Y_centered);

% 中心化和标准化输入特征矩阵X和目标变量向量Y
X_normalized = X_centered ./ X_std;
Y_normalized = Y_centered ./ Y_std;

% 计算X和Y的协方差矩阵
covarianceMatrix = X_normalized' * Y_normalized;

% 对协方差矩阵进行奇异值分解
[U, S, V] = svd(covarianceMatrix);

% 提取前numComponents个主成分
U_reduced = U(:, 1:numComponents);
S_reduced = S(1:numComponents, 1:numComponents);
V_reduced = V(:, 1:numComponents);

% 计算PLSR的回归系数矩阵
B = U_reduced * sqrt(S_reduced);

% 预测新的输入特征矩阵X_new
X_new_centered = X_new - mean(X);
X_new_normalized = X_new_centered ./ X_std;
Y_predicted = X_new_normalized * B;

% 反标准化预测结果
Y_predicted = Y_predicted .* Y_std + mean(Y);

% 打印预测结果
disp(Y_predicted);

这段代码实现了PLSR模型的训练和预测过程。你需要将输入特征矩阵X和目标变量向量Y替换为你自己的数据。代码中的numComponents变量表示PLSR的主成分个数，你可以根据需要进行调整。