plsr建模的matlab代码

时间: 2023-10-11 19:06:48 浏览: 82
下面是一个简单的 PLSR 建模的 Matlab 代码示例: ``` % 导入数据 data = load('data.txt'); X = data(:, 1:end-1); Y = data(:, end); % 数据预处理 [Xs, Xmean, Xstd] = zscore(X); [Ys, Ymean, Ystd] = zscore(Y); % PLSR 建模 [XL, YL, XS, YS, BETA, PCTVAR, MSE, stats] = plsregress(Xs, Ys, num_components); % 模型预测 Xnew = [1, 2, 3, 4]; Xnew = (Xnew - Xmean) ./ Xstd; Ynew = [Xnew, 1] * BETA; Ynew = Ynew * Ystd + Ymean; ``` 其中,`data.txt` 是包含输入变量和输出变量的数据文件,`num_components` 是 PLSR 模型中所选取的主成分的数量。代码中的 `zscore` 函数是用于数据标准化的,将数据的均值变为 0,标准差变为 1,可以避免不同变量之间的量纲差异对模型造成影响。 在建立 PLSR 模型后,可以使用模型参数和新的输入数据进行预测计算。在上面的示例中,我们使用了模型参数 `BETA` 和新的输入数据 `[1, 2, 3, 4]`,并计算出了相应的输出结果 `Ynew`。
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偏最小二乘回归建模matlab代码

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