matlab中plsregression函数如何输出拟合数据

在MATLAB中，可以使用`plsregress`函数来构建和拟合plsregression模型，并通过返回值获取拟合数据。以下是一般的步骤：

1. 准备数据：将输入变量和目标变量整理成合适的矩阵形式。

2. 调用`plsregress`函数：使用该函数来训练plsregression模型，并返回模型的系数和截距。

[X, Y] = prepareData(); % 准备数据，将输入变量X和目标变量Y整理成合适的矩阵形式
[ncomp, Xloadings, Yloadings, Xscores, Yscores, betaPLS, PCTVAR, MSE] = plsregress(X, Y, ncomp);

其中，`ncomp`是指定的主成分数，`X`是输入变量矩阵，`Y`是目标变量矩阵。函数返回的结果包括了主成分数、输入变量和目标变量的载荷矩阵、得分矩阵、plsregression模型的系数、方差解释比例以及均方误差。

3. 获取拟合数据：利用得分矩阵和模型系数，可以计算出拟合数据。

Yfit = [ones(size(X,1),1) X] * betaPLS; % 计算拟合数据

其中，`X`是输入变量矩阵，`Yfit`是根据模型拟合得到的目标变量值。

请注意，这只是一个简单的示例，实际使用时需要根据具体情况进行调整和改进。更详细的使用方法和参数说明可以参考MATLAB的文档或帮助文档中关于`plsregress`函数的说明。