MATLAB偏最小二乘回归（PLSR）多元数据分析工具箱

资 源 简 介

本MATLAB工具箱完整实现偏最小二乘回归算法，支持多变量高共线性数据处理。集成数据预处理、模型交叉验证、可视化建模和预测功能，提供GUI界面与命令行两种操作方式，适用于化学计量学、生物信息等领域的高维数据分析。

详 情 说 明

偏最小二乘回归（PLSR）多元数据分析与建模工具

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台的偏最小二乘回归（PLSR）算法工具箱，专门设计用于处理多变量高共线性复杂数据集的分析与建模。系统实现了完整的PLSR算法流程，支持从数据预处理到模型验证的全套分析功能，提供图形用户界面和命令行两种操作模式，特别适用于样本量有限或变量间存在多重共线性的多元回归分析场景。

功能特性

• 完整的PLSR算法实现：高效处理多元自变量与因变量间的复杂关系
• 数据预处理支持：提供中心化、标准化等多种数据预处理选项
• 模型优化功能：集成交叉验证方法，自动确定最优主成分数量
• 交互式可视化：生成变量投影重要性图、载荷图、回归系数图等
• 模型验证模块：提供拟合优度统计量（R²、RMSE等）和残差分析
• 双模式操作：支持图形用户界面和命令行两种使用方式

使用方法

图形界面模式

1. 启动MATLAB并设置当前文件夹为项目目录
2. 运行main.m文件
3. 在出现的图形界面中导入数据文件或输入数据矩阵
4. 设置预处理方法、主成分数量等参数
5. 执行PLSR分析并查看结果图表

命令行模式

% 加载数据 load('example_data.mat'); % 包含X和Y变量

% 设置参数 options = struct('preprocessing', 'standardize', 'numComponents', 5);

% 执行PLSR分析 results = plsr_analysis(X, Y, options);

% 查看结果 disp('模型R²:'); disp(results.R2); plot_plsr_results(results);

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

main.m文件作为项目的主入口点，整合了偏最小二乘回归工具箱的核心功能模块，负责初始化系统环境、加载用户界面组件并协调数据处理、模型构建与结果展示的各环节工作流程。该文件实现了数据导入与验证、算法参数配置、模型训练与交叉验证、结果可视化及报告生成等关键功能，为用户提供统一的操作接口。