二维相关近红外光谱matlab代码

以下是一个二维相关近红外光谱的MATLAB代码示例，它使用的是偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）：

% 读取数据
data = load('spectra_data.mat');
spectra = data.spectra;
labels = data.labels;

% 进行交叉验证，将数据分成训练集和测试集
cv = cvpartition(size(spectra,1),'HoldOut',0.3);
train_spectra = spectra(cv.training,:);
test_spectra = spectra(cv.test,:);
train_labels = labels(cv.training);
test_labels = labels(cv.test);

% 使用偏最小二乘回归进行建模
num_components = 10; % 设置PLSR模型的组件数
[~,~,~,~,beta,~] = plsregress(train_spectra,train_labels,num_components);

% 使用PLSR模型进行预测
test_prediction = [ones(size(test_spectra,1),1) test_spectra]*beta;

% 计算预测效果
[R2, RMSE, ~, ~, ~, ~, ~, ~] = regression_metrics(test_prediction,test_labels);

% 绘制预测结果和实际结果的散点图
figure;
scatter(test_labels,test_prediction);
xlabel('Actual Values');
ylabel('Predicted Values');
title(['PLSR Prediction (R^2 = ' num2str(R2) ', RMSE = ' num2str(RMSE) ')']);

这个示例代码将数据从文件中读取，并将数据分成训练集和测试集。它使用偏最小二乘回归（PLSR）进行建模，并使用模型对测试集进行预测。然后，它计算了预测效果的指标，并绘制了预测结果和实际结果的散点图。请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用可能需要更多的数据预处理和分析步骤。