MATLAB偏最小二乘法分类预测系统（含交叉验证）

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现偏最小二乘法（PLS）及判别分析（PLS-DA）算法，集成留一法交叉验证功能。系统支持高维数据处理、特征降维提取和稳健预测模型构建，适用于分类与回归任务，提供完整的训练、验证和预测流程。

详 情 说 明

基于偏最小二乘法的分类与预测系统（含交叉验证）

项目介绍

本项目实现了一个完整的偏最小二乘法（PLS）及其判别分析（PLS-DA）算法框架，集成了留一法交叉验证机制。系统专门设计用于处理高维数据集，通过有效的降维技术提取最具解释力的特征变量，构建稳健的预测模型。该系统广泛应用于化学计量学、生物信息学等领域的模式识别和回归预测任务，为科研人员和数据分析师提供可靠的建模工具。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现偏最小二乘回归（PLS）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）算法
• 交叉验证机制：集成留一法交叉验证（LOOCV），确保模型评估的可靠性
• 多任务支持：同时支持回归预测和分类判别分析任务
• 高维数据处理：专门优化用于处理特征变量数远大于样本数的高维数据场景
• 全面诊断输出：提供模型参数、验证结果、预测输出及多种诊断图表
• 参数可配置：支持潜变量数量、标准化选项、最大迭代次数等关键参数灵活调整

使用方法

数据输入要求

• 训练数据矩阵X：m×n维矩阵，包含m个样本的n个特征变量
• 响应矩阵Y：m×p维矩阵，对应样本的响应值（回归）或类别标签（分类）
• 测试数据矩阵X_test：k×n维矩阵，待预测样本的特征矩阵
• 算法参数：包括潜变量数量、标准化选项、最大迭代次数等

基本操作流程

1. 准备符合格式要求的训练数据和测试数据
2. 设置算法参数（潜变量数、标准化选项等）
3. 运行主程序进行模型训练和交叉验证
4. 获取模型参数和验证结果
5. 对测试数据进行预测并分析结果
6. 查看生成的诊断图表进行模型评估

输出结果

• 模型参数：回归系数矩阵、权重矩阵、载荷矩阵等核心参数
• 交叉验证结果：预测误差、分类准确率、混淆矩阵等评估指标
• 预测输出：测试样本的预测值或类别概率
• 诊断图表：VIP值图、得分图、载荷图、残差分布图等可视化分析工具

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 具备基本矩阵运算能力
• 推荐内存：4GB以上（处理大规模数据时建议8GB以上）
• 磁盘空间：100MB以上可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括偏最小二乘算法的完整计算流程、留一法交叉验证的执行机制、模型训练与验证过程、测试数据预测功能以及多种诊断图表的生成能力。该文件整合了数据预处理、模型参数估计、结果评估和可视化输出等关键模块，为用户提供一站式的PLS/PLS-DA分析解决方案。