MATLAB开源程序PCA-PLS-DA

MATLAB是一种流行的科学计算环境，它提供了一系列强大的工具和库，包括用于统计分析的工具。PCA (Principal Component Analysis) 是一种常用的数据降维技术，它通过线性变换将高维数据投影到低维空间，保留主要的变异信息。

PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis) 则是一个结合了主成分分析（PCA）和判别分析（Discriminant Analysis）的技术，主要用于分类任务。PLS-DA 特别适合于变量数目远大于样本数的数据集，并试图找到能最好地区分不同类别样本的特征组合。

在MATLAB中，你可以使用Statistics and Machine Learning Toolbox提供的`fitcdiscr`函数来进行PLS-DA，比如：

data = readtable('your_dataset.csv'); % 读取数据
Y = data.response; % 定义目标变量
X = table2array(data(:, ~all(ismissing, data), :)); % 提取特征变量

[mdl, score, Xloadings] = fitcdiscr(X, Y, 'Method', 'plsda');

这会返回一个PLS-DA模型`mdl`，以及基于该模型的得分矩阵`score`和加载向量`Xloadings`。