偏最小二乘回归建模matlab代码

偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，简称PLSR）是一种多元回归分析方法，适用于具有多个自变量和一个因变量的情况。下面是一个使用MATLAB实现偏最小二乘回归建模的示例代码：

% 假设有 m 个样本，每个样本有 n 个自变量和一个因变量
X = ... % 输入自变量矩阵，大小为 m x n
Y = ... % 输出因变量矩阵，大小为 m x 1

% 设置偏最小二乘回归的主成分数目
num_components = ... % 主成分数目

% 中心化输入和输出矩阵
X_centered = X - mean(X);
Y_centered = Y - mean(Y);

% 偏最小二乘回归建模
P = zeros(n, num_components); % 记录自变量载荷矩阵
T = zeros(m, num_components); % 记录自变量得分矩阵
U = zeros(m, num_components); % 记录因变量得分矩阵
W = zeros(n, num_components); % 记录自变量权重矩阵
B = zeros(n, num_components); % 记录回归系数矩阵

for i = 1:num_components
    % 计算自变量载荷向量
    w = (X_centered' * Y_centered) / norm(X_centered' * Y_centered);
    W(:, i) = w;

    % 计算自变量得分向量
    t = X_centered * w;
    T(:, i) = t;

    % 计算因变量得分向量
    u = Y_centered' * t / norm(t);
    U(:, i) = u;

    % 计算回归系数向量
    b = (X_centered' * t) / (t' * t);
    B(:, i) = b;

    % 在X_centered中去除已解释的部分
    X_centered = X_centered - t * b';
end

请注意，上述代码仅是一个简化的示例，实际使用时可能需要进行输入参数检查和其他操作。此外，该代码并未包含测试数据的读取和预处理过程。