偏最小二乘法实现过程监测的代码

由于偏最小二乘法(PLS)是一种基于统计学的多元线性回归方法，具体实现过程比较复杂。以下是一个简单的示例代码，用于监测PLS实现过程中的计算步骤。

import numpy as np

# 实现PLS算法
def pls(X, y, n_components):
    n = X.shape[0]
    X_mean = np.mean(X, axis=0)
    y_mean = np.mean(y)
    X_centered = X - X_mean
    y_centered = y - y_mean
    T = np.zeros((n, n_components))
    P = np.zeros((X.shape[1], n_components))
    B = np.zeros(n_components)
    for i in range(n_components):
        t = np.dot(X_centered.T, y_centered) / np.dot(X_centered.T, X_centered)
        T[:, i] = t.ravel()
        p = np.dot(X_centered.T, t) / np.dot(t.T, t)
        P[:, i] = p.ravel()
        b = np.dot(y_centered.T, t) / np.dot(t.T, t)
        B[i] = b
        X_centered -= np.outer(t, p.T)
        y_centered -= b * t
    W = np.dot(np.linalg.inv(np.dot(P.T, P)), P.T)
    C = np.dot(X.T, T)
    Y_hat = np.dot(C, B) + y_mean
    return Y_hat

# 生成偏最小二乘法用于计算的数据
X = np.random.normal(size=(100, 10))
y = np.random.normal(size=100)
n_components = 3

# 使用偏最小二乘法计算预测值
y_pred = pls(X, y, n_components)

# 输出预测值
print(y_pred)

该代码实现了一个简单的偏最小二乘法算法，使用随机生成的数据进行计算并输出预测值。在实际的PLS计算过程中，可能涉及到更多的细节和参数调整，需要根据具体的应用场景进行具体分析和实现。