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算法（ACO）和偏最小二乘回归（PLS）的混合方法，主要用于处理高维数据的变量筛选问题。该算法特别适用于变量数量远超样本数量的数据集，能够有效提升模型的解释性和预测性能。

算法核心思路 蚁群优化（ACO）：模拟蚂蚁觅食行为，通过信息素机制寻找最优变量子集。蚂蚁在搜索过程中根据信息素浓度和启发式信息选择路径，逐步收敛到关键变量组合。 偏最小二乘（PLS）：在ACO筛选的变量子集上建立回归模型，通过投影降维解决多重共线性问题，同时最大化自变量与因变量的协方差。

优势与应用场景 高效降维：通过ACO减少冗余变量，降低计算复杂度。 模型可解释性：筛选出对目标变量贡献显著的变量，避免过拟合。 适用领域：化学计量学、生物信息学、金融建模等高维数据分析场景。

实现要点（MATLAB） 蚁群部分需设计信息素更新规则和概率选择策略。 PLS部分需交叉验证确定潜变量数量，平衡模型偏差与方差。 终止条件可设为迭代次数或变量子集性能稳定阈值。

该算法为复杂数据建模提供了自动化变量筛选的解决方案，尤其适合需要兼顾精度与效率的实际工程问题。