蚁群-偏最小二乘算法(AOC_PLS)

资 源 简 介

蚁群-偏最小二乘算法(AOC_PLS)

详 情 说 明

蚁群-偏最小二乘算法（AOC_PLS）是一种结合蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）和偏最小二乘回归（Partial Least Squares, PLS）的智能变量选择方法。该算法针对高维数据，通过模拟蚁群觅食行为搜索最优变量子集，同时利用PLS降低数据维度，提升建模精度和效率。

在AOC_PLS中，蚁群算法负责探索变量组合的空间。每只蚂蚁代表一种可能的变量子集，通过信息素浓度和启发式信息选择路径（变量），优质子集会留下更多信息素，引导后续搜索。偏最小二乘则用于评估变量子集的预测性能，通过提取潜变量最大化自变量与因变量的协方差，避免传统最小二乘在多重共线性下的不稳定性。

该算法的MATLAB实现特别适用于变量远多于样本数的场景（如光谱数据、基因组数据），能有效筛选关键变量并减少过拟合风险。其优势在于：1）全局搜索能力避免陷入局部最优；2）通过PLS的潜变量提取保留数据关键特征；3）适用于小样本高维数据的建模优化。