基于偏最小二乘线性判别分析的MATLAB分类建模与变量选择系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了偏最小二乘线性判别分析分类系统，集成了数据预处理、模型训练和变量重要性评估功能。系统通过变量选择优化模型性能，适用于分类预测任务，为科研和工程应用提供完整解决方案。

详 情 说 明

基于偏最小二乘线性判别分析的分类建模与变量选择系统

项目介绍

本项目实现了一个集成了偏最小二乘线性判别分析（PLS-LDA）算法的分类建模系统。系统通过结合偏最小二乘回归的降维能力和线性判别分析的分类能力，构建高效分类模型。系统整合了变量选择方法以优化模型性能，包含数据预处理、模型训练、变量重要性评估和预测分析等完整流程，为分类问题提供全面解决方案。

功能特性

• 数据预处理：支持数据标准化、缺失值处理等预处理操作
• 模型训练：实现偏最小二乘线性判别分析算法，自动确定最优潜变量数
• 变量选择：集成多种变量选择方法，优化模型特征子集
• 重要性评估：提供特征重要性评分及排序功能
• 预测分析：支持新样本分类预测和概率输出
• 模型评估：提供准确率、混淆矩阵、ROC曲线等多项性能指标

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据矩阵和对应类别标签向量，以及验证集数据
2. 模型训练：运行主程序进行模型训练和参数优化
3. 结果分析：查看变量重要性排序和模型性能评估报告
4. 预测应用：使用训练好的模型对新数据进行分类预测

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存：4GB以上（建议8GB）
• 硬盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括数据导入与预处理、偏最小二乘判别模型构建、变量重要性评估、分类预测执行以及模型性能分析等完整流程。该文件通过调用算法模块实现从原始数据到模型评估的全自动化处理，用户可通过配置参数调整模型设置，最终生成分类预测结果和详细的性能评估报告。