偏最小二乘法中用无信息变量消除算法，matlab实现

在MATLAB中，可以使用PLS_Toolbox工具箱中的`vipcalc`函数来计算VIP值，并根据VIP值选择重要的自变量。下面是一个简单的MATLAB实现示例：

% 原始数据
X = rand(30, 10);
Y = rand(30, 1);

% 偏最小二乘回归模型
pls = plsregress(X, Y, 3);

% 计算VIP值
V = vipcalc(pls, X, Y);

% 根据VIP值排序，选择重要性较高的自变量
[~, idx] = sort(V, 'descend');
X_selected = X(:, idx(1:5));

% 重新进行偏最小二乘回归
pls = plsregress(X_selected, Y, 3);

在上述代码中，我们使用了MATLAB内置的`plsregress`函数实现偏最小二乘回归，并使用PLS_Toolbox工具箱中的`vipcalc`函数计算每个自变量的VIP值。根据VIP值排序后，选择重要性较高的自变量，重新进行偏最小二乘回归。