PLS MATLAB

在MATLAB中，PLS（偏最小二乘回归）是一种用于建立预测模型的算法。PLS回归算法基于SIMPLS，对输入变量X和输出变量Y进行了中心化处理，但没有对列进行标准化。如果需要对变量进行标准化，可以使用MATLAB中的zscore函数对X和Y进行处理。默认情况下，ncomp的值为min(size(X,1)-1,size(X,2))，即X的行数减1和X的列数中的较小值。

PLS回归的得分（scores）、载荷（loadings）和中心化的X0和Y0之间的关系如下：
XL = (XS\X0)' = X0'*XS
YL = (XS\Y0)' = Y0'*XS

在MATLAB中，可以使用以下示例代码进行PLS回归：
1. \[XL,YL\] = plsregress(X,Y,ncomp)

其中，X是输入变量，Y是输出变量，ncomp是主成分的数量。

另外，可以使用以下代码返回PLS回归系数：
2. \[XL,YL,XS,YS,BETA,PCTVAR\] = plsregress(X,Y,ncomp)

此外，还可以使用load函数加载数据，然后使用randperm函数生成随机索引，将数据分为训练集和测试集：
3. load('RAW.mat');
RAW1 = RAW(:,:);
RAW = RAW1(:,1:254);
LLL = RAW1(:,255);
\[oo, pp\] = size(RAW);
temp = randperm(oo);
data_train = RAW(temp(1:300),:);
target_out = LLL(temp(1:300),:);
data_predict = RAW(temp(301:end),:);
predict_out = LLL(temp(301:end),:)

以上是关于PLS在MATLAB中的一些基本信息和示例代码。希望对你有所帮助！\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [matlab自带的plsregress的使用](https://blog.csdn.net/linping_/article/details/110193946)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [偏最小二乘算法（PLS）回归建模 （Matlab代码实现）](https://blog.csdn.net/weixin_66436111/article/details/128454043)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]