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（ACO）与偏最小二乘回归（PLS）的智能计算方法，特别适用于处理高维数据的变量筛选问题。传统PLS在建模时可能包含冗余或无关变量，而AOC_PLS通过蚁群算法的群体智能特性，能够更精准地识别关键变量，提升模型解释性和预测性能。

核心思路： 蚁群优化阶段：将变量选择问题转化为路径搜索问题，蚂蚁在变量空间中“爬行”并留下信息素，信息素浓度高的路径（变量组合）更可能被后续蚂蚁选择。 PLS建模阶段：对蚁群筛选出的变量子集进行偏最小二乘回归，通过交叉验证评估模型质量，并反馈给蚁群算法以更新信息素。

优势： 适用于变量数远大于样本数的场景（如光谱数据、基因数据）。 避免人工经验选择变量的主观性，通过自适应搜索找到较优解。 MATLAB实现可高效处理矩阵运算，结合并行计算可加速蚁群搜索过程。

应用扩展： 该算法可进一步适配其他优化目标（如模型鲁棒性）或与其他降维方法（如主成分分析）结合，适用于化学计量学、金融预测等领域的高维数据分析。