MATLAB多维偏最小二乘数据拟合工具箱

资 源 简 介

本工具箱实现多维偏最小二乘法(ND-PLS)，高效处理高维、共线性数据建模，通过提取多维数据潜在变量建立稳健预测模型。提供数据预处理、模型训练全流程支持，适用于生物信息、化学计量等领域的复杂数据分析。

详 情 说 明

N-D PLS 数据拟合工具箱

项目介绍

本项目实现了一套针对多维数据的多维偏最小二乘法(ND-PLS)数据拟合系统。系统专门设计用于处理高维、多重共线性数据集的建模挑战，通过提取多维数据间的主要潜在变量，建立稳健的预测模型。工具箱提供从数据预处理、模型训练、交叉验证到预测评估的完整分析流程，特别适用于化学计量学、生物信息学、过程监控等领域的高维数据分析任务。

功能特性

• 多维数据处理能力：支持三维或更高维度数据张量（如样本×变量×时间）的直接输入与分析
• 张量分解核心技术：基于张量分解与多维特征提取算法，有效捕捉复杂数据结构中的潜在特征
• 完整的建模流程：集成数据预处理、模型训练、交叉验证和预测评估等全套功能
• 模型优化策略：内置交叉验证机制，自动优化主成分数量等关键参数
• 丰富的输出结果：提供模型参数、统计评估指标、预测结果及多种可视化图表
• 用户友好配置：支持灵活的预处理方法选择和参数配置，适应不同应用场景需求

使用方法

输入数据格式

• 多维自变量数据：三维或更高维度的数据张量（如样本×变量×时间）
• 因变量数据：单维或多维响应变量矩阵
• 可选参数：预处理方法选择、主成分数量、交叉验证折数等配置参数

输出结果内容

• ND-PLS模型参数：包括权重矩阵、载荷矩阵、回归系数等核心参数
• 模型评估指标：R²值、RMSE、预测残差等统计量
• 预测结果：对测试数据集的预测值及置信区间估计
• 可视化结果：特征重要性排序、预测值与实际值对比图等图形输出

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB以上（处理大规模数据时建议16GB以上）

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能模块，实现了数据导入与预处理、多维偏最小二乘模型训练、交叉验证参数优化、模型性能评估与统计指标计算、预测结果生成与置信区间估计，以及多种可视化分析图表的自动生成能力。该文件通过模块化设计将复杂的数据分析流程封装为统一的调用接口，为用户提供便捷的一站式多维数据分析解决方案。