在matlab中使用PLSR
时间: 2024-04-10 12:09:54 浏览: 13
PLSR(偏最小二乘回归)是一种多元统计分析方法,主要用于建立预测模型。在matlab中,可以使用plsregress函数进行PLSR分析。
使用plsregress函数进行PLSR分析的步骤如下:
1. 准备数据。将要分析的数据准备成X和Y两个矩阵,其中X包含自变量数据(即特征矩阵),Y包含因变量数据(即响应矩阵)。
2. 调用plsregress函数。使用plsregress函数进行PLSR分析,函数的语法为:
[XL,YL,XS,YS,beta,PCTVAR] = plsregress(X,Y,ncomp)
其中,XL和YL是X和Y的PLSR得分矩阵,XS和YS是X和Y的中心化得分矩阵,beta是回归系数矩阵,PCTVAR是各主成分方差贡献率。
3. 分析结果。根据得到的结果进行进一步分析,例如绘制得分图、回归系数图等。
下面是一个简单的PLSR分析的示例代码:
```matlab
% 准备数据
load hald;
X = ingredients;
Y = heat;
% 调用plsregress函数进行PLSR分析
[n,p] = size(X);
[n,q] = size(Y);
ncomp = min(n-1,p);
[XL,YL,XS,YS,beta,PCTVAR] = plsregress(X,Y,ncomp);
% 绘制得分图
plot(XL(:,1),YL,'bo');
xlabel('PLS Component 1');
ylabel('Response');
% 绘制回归系数图
figure;
plot(1:p,beta(:,1),'bo-');
xlabel('Variable');
ylabel('PLS Coefficient');
```
在该示例中,使用了hald数据集进行PLSR分析,其中X包含4个自变量,Y包含1个因变量。通过调用plsregress函数进行PLSR分析,并绘制了得分图和回归系数图。