本程序提供PLS算法，并提供了两个相关的数据处理的例子！

资 源 简 介

本程序提供PLS算法，并提供了两个相关的数据处理的例子！

详 情 说 明

PLS（偏最小二乘回归）算法是一种结合了多元线性回归、典型相关分析和主成分分析特点的统计建模方法。它在处理高维数据、多重共线性问题以及特征提取方面表现出色，尤其在化学计量学和生物信息学领域应用广泛。

该程序的核心功能是提供PLS算法的实现，能够帮助用户处理复杂的回归分析任务。与普通最小二乘回归不同，PLS算法通过提取潜在变量（Latent Variables）来降低数据维度，同时最大化自变量与因变量之间的协方差。这种方法不仅能提升模型的预测能力，还能有效缓解过拟合问题。

为了帮助用户更好地理解算法应用，程序还提供了两个典型的数据处理示例： 高维数据降维：展示如何通过PLS提取关键特征，将数千维的光谱数据压缩为少量具有解释性的主成分，同时保留与目标变量的相关性。 多重共线性场景建模：演示当自变量之间存在高度相关性时，PLS如何通过构建潜变量空间来避免传统回归中的系数失真问题。

这些示例覆盖了PLS的核心优势场景，用户可基于此快速迁移到实际任务中，如定量分析、质量控制或多变量校准等。