MATLAB偏最小二乘交叉验证建模系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于偏最小二乘回归的K折交叉验证分析系统。支持自动数据集划分、多指标误差评估和模型稳定性分析，提供中心化、标准化等多种数据预处理选项，适用于化学计量学和多元数据分析场景。

详 情 说 明

基于偏最小二乘法的交叉验证建模与评估系统

项目介绍

本项目实现了一个基于偏最小二乘法（PLS）的交叉验证建模与评估系统。系统通过K折交叉验证方法对PLS回归模型进行性能评估，能够自动划分数据集、计算多种预测误差指标，并提供模型稳定性分析。支持不同数据预处理方法的比较，同时提供直观的可视化结果展示，为模型选择和参数优化提供科学依据。

功能特性

• PLS回归建模：实现偏最小二乘法回归算法，支持多响应变量建模
• K折交叉验证：自动进行数据集划分，评估模型泛化能力
• 多预处理方法：支持中心化、标准化等数据预处理选项
• 性能指标计算：提供RMSE、R²等多种统计评估指标
• 可视化分析：生成误差曲线、预测值-实际值散点图等直观图表
• 参数优化：自动确定最优主成分数，输出最终模型参数

使用方法

1. 准备输入数据：

- 自变量矩阵X：m×n数值矩阵（m个样本，n个特征） - 因变量矩阵Y：m×p数值矩阵（p个响应变量）

1. 设置参数：

- 交叉验证折数k（默认5折） - PLS主成分数范围 - 预处理方法选择（中心化/标准化等）

1. 运行系统：执行主程序开始建模与分析过程

1. 获取输出结果：

- 交叉验证误差矩阵 - 最优主成分数确定 - 模型性能评估报告 - 可视化分析图表 - 最终模型参数（回归系数、载荷矩阵等）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 足够的内存空间（取决于数据规模）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据输入与参数配置、交叉验证流程控制、PLS模型训练与验证、性能指标计算与分析、结果可视化生成以及最终模型参数的输出。该文件整合了所有关键算法模块，为用户提供完整的建模与评估解决方案。