matlab偏最小二乘拟合代码

以下是MATLAB中进行偏最小二乘拟合的示例代码：

% 偏最小二乘拟合
% 假设有一个训练集X，其中包含m个样本，每个样本有n个特征
% Y是对应的响应变量，其中包含m个响应变量
% x是要预测的新样本，其中包含n个特征

% 生成示例数据
X = rand(50, 10);
Y = rand(50, 1);
x = rand(1, 10);

% 偏最小二乘拟合
[XL, YL, XS, YS, BETA, PCTVAR, MSE, stats] = plsregress(X, Y, 3);

% 使用拟合模型进行预测
yfit = [ones(size(x, 1), 1) x] * BETA;

% 显示结果
disp(yfit);

在上面的示例代码中，我们首先生成了一个示例数据集，其中包含50个样本，每个样本有10个特征。然后，我们使用MATLAB中的`plsregress`函数进行偏最小二乘拟合，其中第三个参数3表示我们要使用3个主成分。最后，我们使用拟合模型对新样本进行预测，并将结果打印出来。