不使用工具箱实现偏最小二乘回归预测的MATLAB代码及数据集

资源摘要信息:"本资源提供了基于偏最小二乘算法（Partial Least Squares, PLS）的数据回归预测方法，并且附带了在MATLAB环境下实现的源代码以及相应的数据集。源代码未使用MATLAB内置的PLS工具箱，因此用户可以自由地更换数据集，代码将能够直接运行。本资源适合需要进行数据回归分析、预测建模的用户，尤其是那些希望深入理解PLS算法内部工作原理的用户。" 知识点详细说明： 1. 偏最小二乘算法（PLS）基础： 偏最小二乘算法是一种多变量统计分析方法，用于建立多个自变量（预测变量）和因变量（响应变量）之间的关系模型。PLS不仅考虑了自变量和因变量之间的相互关系，而且在存在多重共线性（即多个自变量之间高度相关）时，仍能提取出主要信息。PLS广泛应用于化学计量学、生物信息学、市场分析等领域。 2. 数据归一化处理： 在源代码的开头部分，使用了mapminmax函数进行数据归一化。归一化处理是为了消除不同变量间数值大小的差异，将数据缩放到一个统一的范围内，通常是在0到1之间。这对于算法的收敛性和结果的准确性至关重要。 3. 数据转置操作： 在PLS算法中，通常需要将数据矩阵转置以适应模型。转置操作是为了确保数据在进行矩阵运算时维度匹配，方便后续的数学计算。 4. PLS模型创建： 本资源中的MATLAB代码展示了如何创建一个PLS模型。在代码中定义了一个变量k，代表希望保留的成分个数。然后调用自定义函数my_pls来创建模型。my_pls函数是PLS算法的核心，它根据输入的训练数据p_train和t_train以及保留成分的数量k来计算权重和成分。 5. 模型仿真测试： 使用sim_pls函数对训练数据和测试数据进行仿真测试，以评估PLS模型的性能。sim_pls函数根据训练好的PLS模型参数对数据进行预测。 6. 数据反归一化处理： 最后，使用mapminmax函数的'reverse'模式将预测得到的归一化数据转换回原始的数据尺度。这对于理解模型的预测结果和进行实际应用具有重要意义。 7. MATLAB编程实践： 通过本资源，用户可以学习到如何在MATLAB环境中进行算法的编程实践。用户不仅能够了解到PLS算法的实际应用，还能够深入理解算法的内部逻辑和编程细节。 8. 数据集的更换与应用： 资源提供了更换数据集的方法，意味着用户可以将自有的数据集放入代码中，而无需依赖MATLAB的专用工具箱。这对于科研人员或工程师在实际工作中的应用具有很大的灵活性。 9. 标签说明： 资源的标签"matlab 算法 回归 软件/插件 数据集"清晰地表明了资源的适用范围和内容。标签强调了资源的技术特征，指导用户在MATLAB环境下使用该资源进行算法开发和数据分析。 通过以上各点的详细解释，可以看出本资源为用户提供了关于PLS算法的全面知识和实际应用的方法。对于需要进行数据回归分析的用户来说，是一个宝贵的参考和实用工具。