MATLAB偏最小二乘回归分析工具箱：高效建模与交叉验证

资 源 简 介

本MATLAB工具箱专为偏最小二乘回归（PLSR）设计，支持单变量与多变量建模、自动潜变量优化选择及交叉验证功能，帮助用户快速构建高精度预测模型，适用于化学计量学、生物信息学等多个领域。

详 情 说 明

MATLAB偏最小二乘回归分析工具箱

项目介绍

本项目是一个专门用于实现偏最小二乘回归（PLSR）的MATLAB工具箱。PLSR是一种在处理多重共线性数据和预测建模中广泛使用的多元统计方法，特别适用于变量数多于样本数或变量间高度相关的情形。本工具箱基于NIPALS算法，结合交叉验证技术，提供从建模、验证到结果分析的全套解决方案。

功能特性

• 全面建模支持：支持单变量和多变量PLS回归建模
• 智能参数优化：自动进行潜变量数量的优化选择
• 严格的模型验证：提供交叉验证功能评估模型性能
• 丰富的输出信息：生成回归系数、变量重要性指标和预测结果
• 专业可视化分析：包括得分图、载荷图、VIP图等多种分析图表
• 外部验证能力：支持模型验证和预测集的外部验证

使用方法

基本调用

% 准备数据 X = ...; % 自变量矩阵 (m×n) Y = ...; % 因变量矩阵 (m×p)

% 执行PLS回归 model = pls_main(X, Y);

参数设置

% 高级参数配置 params.lv_num = 5; % 设置潜变量数量 params.cv_folds = 10; % 交叉验证折数 params.scaling = true; % 数据标准化选项

% 带参数调用 model = pls_main(X, Y, params);

结果获取

% 获取主要结果 coefficients = model.coef; % 回归系数 predictions = model.y_pred; % 预测值 vip_scores = model.VIP; % VIP值 statistics = model.stats; % 模型统计量

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 建议内存：4GB以上（取决于数据规模）

文件说明

主程序文件整合了偏最小二乘回归分析的核心流程，包括数据预处理、模型训练、交叉验证、结果计算和可视化输出等完整功能。该文件实现了潜变量数量自动确定、模型性能评估、变量重要性分析以及多种诊断图表的生成能力，为用户提供一站式的PLS回归分析解决方案。