用MATLAB写用plsr计算R2值的代码

下面是用MATLAB编写的使用PLSR计算R2值的代码：

% 读取数据
load spectra
X = spectra;
load octane
y = octane;

% 计算PLSR模型
[XL,~,Xs,~,beta,pctvar] = plsregress(X,y,10);
yfitPLS = [ones(size(X,1),1) X]*beta;

% 计算R2值
R2 = corr(y,yfitPLS)^2;

解释一下代码：

1. 首先读取了两个数据集，X是光谱数据，y是辛烷值数据。

2. 然后使用`plsregress`函数计算PLSR模型。这里使用了10个主成分。

3. 接着用计算出来的beta系数和输入数据X计算预测值yfitPLS。

4. 最后使用`corr`函数计算y和yfitPLS的相关系数，然后将其平方即可得到R2值。

需要注意的是，这里只是一个简单的示例代码，实际使用时可能需要根据具体的数据集进行一些调整。另外，PLSR模型的性能评估不仅仅是R2值，还可以使用其他指标，如RMSE等。

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用MATLAB写用plsr计算R2值并画图的代码

以下是使用MATLAB编写的使用PLSR计算R2值并绘制图形的示例代码：

% 读取数据
load spectra
load octane

% 进行PLSR分析
[XL,~,Xs,~,beta,PctVar] = plsregress(spectra,octane,10);

% 计算预测值
Yfit = [ones(size(spectra,1),1) spectra] * beta;

% 计算R2值
R2 = 1 - sum((octane - Yfit).^2)/sum((octane - mean(octane)).^2);

% 绘制图形
plot(octane,Yfit,'bo',octane,mean(octane)*ones(size(octane)),'r--')
xlabel('Observed Response')
ylabel('Fitted Response')
title(['PLSR (\lambda=',num2str(PctVar(2),'%4.2f'),...
    '%) with R^2=',num2str(R2,'%5.3f')])
legend({'Fit','Mean'},'location','NW')

这段代码将加载一个名为`spectra`和`octane`的示例数据集，并使用PLSR分析对其进行建模。然后，它将计算预测值并使用预测值和观察到的响应值绘制散点图。最后，它将计算R2值，并将其显示在图表标题中。

用MATLAB写一段通过plsr得出r2值得代码

好的，这里是一段通过PLSR得出R2值的MATLAB代码：

% 假设你已经有了训练数据X和响应变量Y
% n为样本数，p为变量数
[n,p] = size(X);

% 将数据集分为训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
train_size = round(train_ratio * n);
train_idx = randperm(n, train_size);
test_idx = setdiff(1:n, train_idx);

X_train = X(train_idx,:);
Y_train = Y(train_idx,:);
X_test = X(test_idx,:);
Y_test = Y(test_idx,:);

% 使用PLSR进行建模
num_components = 5;
[XL,~,Xs,YL,~,Ys,~,~,R2X,R2Y] = plsregress(X_train, Y_train, num_components);

% 计算测试集上的预测值
Y_pred = [ones(length(X_test),1) X_test] * [YL; XL]';
Y_pred = Y_pred * Ys + Y_train_mean; % 还原预测值

% 计算R2值
SSres = sum((Y_test - Y_pred).^2);
SStot = sum((Y_test - mean(Y_test)).^2);
R2 = 1 - SSres/SStot;
disp(['R2值为：' num2str(R2)]);

这段代码首先将数据集分为训练集和测试集，然后使用PLSR进行建模，得到训练集上的XL和YL，以及测试集上的预测值Y_pred。最后，计算测试集上的R2值，并输出到控制台上。注意，这里的Y_train_mean是训练集响应变量Y的均值，需要先计算出来。