二维相关近红外光谱matlab代码

时间: 2023-07-09 15:46:57 浏览: 57
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): ```matlab % 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。

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