plsr的语法

在R语言中，PLSR函数的语法如下：

plsr(Y ~ X, ncomp = k, scale = TRUE, validation = "none")

其中，Y和X分别表示因变量和自变量的数据框或矩阵；ncomp表示要提取的潜在变量个数；scale表示是否对数据进行中心化和标准化处理；validation表示交叉验证的方法，可以选择"none"、"LOO"（留一法交叉验证）或"k-fold"（k折交叉验证）。需要注意的是，Y和X的行数必须相等，否则会报错。

另外，在使用PLSR函数之前，需要先安装并加载pls包，如下所示：

install.packages("pls")
library(pls)

相关问题

在matlab中使用PLSR

PLSR（偏最小二乘回归）是一种多元统计分析方法，主要用于建立预测模型。在matlab中，可以使用plsregress函数进行PLSR分析。

使用plsregress函数进行PLSR分析的步骤如下：

1. 准备数据。将要分析的数据准备成X和Y两个矩阵，其中X包含自变量数据（即特征矩阵），Y包含因变量数据（即响应矩阵）。

2. 调用plsregress函数。使用plsregress函数进行PLSR分析，函数的语法为：

[XL,YL,XS,YS,beta,PCTVAR] = plsregress(X,Y,ncomp)

其中，XL和YL是X和Y的PLSR得分矩阵，XS和YS是X和Y的中心化得分矩阵，beta是回归系数矩阵，PCTVAR是各主成分方差贡献率。

3. 分析结果。根据得到的结果进行进一步分析，例如绘制得分图、回归系数图等。

下面是一个简单的PLSR分析的示例代码：

% 准备数据
load hald;
X = ingredients;
Y = heat;

% 调用plsregress函数进行PLSR分析
[n,p] = size(X);
[n,q] = size(Y);
ncomp = min(n-1,p);
[XL,YL,XS,YS,beta,PCTVAR] = plsregress(X,Y,ncomp);

% 绘制得分图
plot(XL(:,1),YL,'bo');
xlabel('PLS Component 1');
ylabel('Response');

% 绘制回归系数图
figure;
plot(1:p,beta(:,1),'bo-');
xlabel('Variable');
ylabel('PLS Coefficient');

在该示例中，使用了hald数据集进行PLSR分析，其中X包含4个自变量，Y包含1个因变量。通过调用plsregress函数进行PLSR分析，并绘制了得分图和回归系数图。

matlab 函数'plsr'

### MATLAB 中 PLSR 函数文档与使用实例

#### 文档说明
`plsregress` 是 MATLAB 提供的一个实现偏最小二乘回归 (PLSR) 的函数。该函数能够有效地处理多维数据集，尤其适用于存在多重共线性的场景。通过将输入矩阵 X 和响应向量 y 转化为低维度空间内的新特征表示形式来建立模型[^2]。

#### 使用语法
基本调用格式如下所示：

[Xl,Yl,Xs,Ys,beta,pctVar,mse,stats] = plsregress(X,Y,ncomp)

其中 `X` 表示自变量的数据矩阵；`Y` 为目标变量列向量或矩阵；而 `ncomp` 则指定了要提取的主要成分数目。返回的结果包含了转换后的坐标系 (`Xl`, `Yl`)、标准化系数 (`beta`) 及其他统计信息等[^4]。

#### 实际操作例子
下面给出一段简单的代码片段展示如何利用 `plsregress` 进行建模以及评估其效果：

% 加载样本数据集
load spectra

% 设置交叉验证次数为10次
cv = cvpartition(size(spectra, 1), 'KFold', 10);

% 执行带有内部交叉验证的 PLS 回归拟合过程
[XL, YL, XS, YS, beta, pctvar, msep] = plsregress(spectra(cv.training,:), H2O(cv.training,:), 10, 'CV', cv)

% 绘制解释方差百分比图
figure;
plot(1:10, cumsum(pctvar(:,1)), '-o');
xlabel('Number of components')
ylabel('Percent Variance Explained (%)')

% 预测测试集中目标值并与真实标签对比
ypred = [ones(length(cv.test),1) spectra(cv.test,:)] * beta;

% 计算均方误差 MSE 并打印出来
fprintf('Test set mean squared error is %.3f\n', mean((H2O(cv.test,:) - ypred).^2))

这段程序首先加载了一个名为 "spectra" 的光谱测量数据集合，并采用 K 折叠法来进行外部循环验证。接着执行了具有内置 CV 参数调整机制的 PLS 分析流程。最后部分则展示了怎样基于训练好的模型去预测未知样品属性并计算相应的预测精度指标[^3]。