课程作业时的PLS部分最小二乘工具箱源代码

资 源 简 介

课程作业时的PLS部分最小二乘工具箱源代码

详 情 说 明

PLS（偏最小二乘）工具箱是一种常用于多元统计分析的算法工具，特别适合处理高维数据。这个课程作业实现的工具箱采用了几种关键的技术组合：

平面波展开法作为基础框架，这是一种将复杂信号分解为简单平面波叠加的数学方法。在实现中，它被用来建立数据间的线性关系模型。

马氏距离计算是该工具箱的核心功能之一，相比欧式距离，它能更好地考虑特征间的相关性。其实现涉及协方差矩阵的求逆运算，对图像数据进行距离度量时特别考虑了不同维度间的统计特性。

小波去噪思想的引入显著提升了数据质量，通过多分辨率分析有效分离了信号与噪声。这部分实现可能包含阈值处理和小波系数收缩等典型操作。

特征工程部分实现了：特征值/向量提取用于降维、训练样本处理建立预测模型、以及最终的识别分类功能。其中可能采用了SVD分解等矩阵运算技术。

辅助功能包括计算时间分析（评估算法效率）和二维直方图生成（数据可视化），而EULER法的引入可能用于某些微分方程的数值求解环节。

整个工具箱的实现充分考虑了数值计算的稳定性和算法效率，适合处理图像等复杂数据类型的统计分析任务。通过这种模块化设计，可以灵活应用于模式识别、数据降维等多个领域。