matlab pls-da

PLS-DA是一种基于偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，PLSR）的分类方法，它可以用于处理高维数据集。在MATLAB中，可以使用PLS_Toolbox工具箱来实现PLS-DA算法。下面是一个简单的示例代码：

% 加载示例数据
load('fisheriris.mat');
X = meas;
Y = species;

% 使用PLS_Toolbox中的plsda函数进行建模
[XL,YL,XS,YS,BETA,PCTVAR,MSE,stats] = plsda(X,Y,2);

% 绘制分类结果
scatter(XS(:,1),XS(:,2),15,YS,'filled');
xlabel('Latent variable 1');
ylabel('Latent variable 2');
title('PLS-DA of Fisher iris data');

上述代码中，我们首先加载了一个经典的鸢尾花数据集，然后使用PLS_Toolbox中的plsda函数进行建模。其中，X表示输入数据，Y表示类别标签，2表示我们希望得到2个潜在变量。最后，我们使用scatter函数将分类结果可视化出来。