实现NIPALS算法的PLS交叉验证源码解读

资源摘要信息: "本套资源提供了使用NIPALS算法（非线性迭代偏最小二乘算法）实现偏最小二乘回归（PLS）的核心源码。PLS是一种广泛应用于统计建模和数据分析的方法，尤其是当数据存在多个自变量和因变量之间存在多重共线性时。NIPALS算法是一种迭代算法，用于估计PLS模型的参数，适用于大型数据集的计算。 标题“PLSI_交叉验证_偏最小二乘_偏最小二乘法_源码”揭示了该资源包含的核心内容，即偏最小二乘法（PLS）以及如何通过交叉验证方法来评估模型的性能。交叉验证是一种模型评估技术，用以测试模型在独立数据集上的泛化能力，常用于避免模型过拟合和选择最佳模型参数。在PLS方法中采用交叉验证可以辅助用户选取合适的PLS因子数量，进而提升模型预测的准确性。 描述中指出，用户需要自行导入数据和编辑代码，这说明该资源提供了实现PLS和交叉验证的源代码，但不包括数据预处理和数据分析的自动化流程。用户必须具备一定的编程基础，熟悉MATLAB环境，才能够操作和修改源码以适应具体的分析需求。 标签“交叉验证”、“偏最小二乘”和“偏最小二乘法”均指向了资源的核心主题。交叉验证帮助用户通过将数据集分为若干份，轮流使用其中一份作为测试集，其余作为训练集来评估模型的泛化能力。偏最小二乘法作为资源的主要算法，是一种多变量分析方法，旨在找到解释变量（自变量）和响应变量（因变量）之间的关系，同时考虑到变量之间的相关性。源码文件列表中包含了实现这些功能的多个MATLAB脚本文件。 文件名称列表中的具体文件功能如下： - PLSPLSORIGN.m: 这个脚本可能包含了初始化PLS模型的代码，用于设置模型参数和定义算法的起始点。 - PLSI.m: 可能是一个封装好的函数，用于运行完整的偏最小二乘法分析，可能包含导入数据、计算PLS模型参数、进行交叉验证等功能。 - CrossValidation_Kfold_rev1.m: 这个文件显然是实现k折交叉验证的脚本，允许用户通过参数设置来控制折数，对模型进行评估。 - PLSPLSORIGN_Solver.m: 可能包含解决PLS问题的算法实现，如NIPALS算法的具体操作步骤。 - CrossValidation_Holdout_rev1.m: 这个文件可能是实现保留一部分数据作为测试集，其余数据作为训练集的留一交叉验证方法。 整体来看，该资源为数据分析师和研究人员提供了用以构建、测试并优化PLS模型的工具集，通过源码的形式，允许用户深入算法细节，进行模型的定制化开发和精确分析。"