matlab偏最小二乘回归代码

MATLAB偏最小二乘回归是一种用于建立预测模型的统计方法，它通过提取数据中最相关的特征，来预测目标变量。偏最小二乘回归是一种降低数据维度的技术，利用特征变量对目标变量的贡献进行评估，保留最重要的特征，以便更好地预测未知输出。

MATLAB中，我们可以通过使用plsregress函数实现偏最小二乘回归。plsregress函数的输入参数包括X（自变量矩阵），Y（因变量向量）和numComp (指定要保留的主成分数量)。输出参数包括Xloadings（X数据特征向量），Yloadings（Y数据特征向量），weights（X对Y的线性回归系数）和P（X的投影矩阵）。

以下是一个基本的偏最小二乘回归代码实现：

% 偏最小二乘回归
[X,Y] = importdata('data.csv'); % 导入数据
numComp = 5; % 设置主成分数量

[xl,yl,xs,ys,beta,pctvar,mse,stats] = plsregress(X,Y,numComp); % 偏最小二乘回归

% 展示结果
plot(1:numComp,cumsum(pctvar(1:numComp)),'-bo'); % 绘制方差贡献率曲线
xlabel('Number of PLS components'); ylabel('Percent Variance Explained in Y');
title('PLS Variance Explained'); ylim([0 100]);

% 显示权重和特征向量
disp('PLS Weights:'); disp(beta);
disp('X Loadings:'); disp(xl);
disp('Y Loadings:'); disp(yl);
disp('X Scores:'); disp(xs);
disp('Y Scores:'); disp(ys);

在本示例中，我们导入数据，设置主成分数量为5，并使用plsregress函数执行偏最小二乘回归。最后，我们通过展示方差贡献率曲线和输出权重、特征向量、得分等结果，对偏最小二乘回归的效果进行评估。