MATLAB偏最小二乘建模与判别分析系统

资 源 简 介

本项目基于M-file实现完整的偏最小二乘(PLS)与PLS-DA算法，利用留一法交叉验证优化模型并进行预测，涵盖数据预处理、训练与验证功能。

详 情 说 明

基于M-file的偏最小二乘建模与判别分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB M-file语言开发的偏最小二乘（PLS）与偏最小二乘判别分析（PLS-DA）建模系统。系统实现了完整的PLS/PLS-DA算法框架，集成了数据预处理、模型训练、交叉验证和预测等功能。采用留一法交叉验证（LOOCV）进行模型性能评估与参数优化，为化学计量学、生物信息学等领域的多变量数据分析提供了完整的解决方案。

功能特性

• 完整算法实现：包含经典PLS回归和PLS-DA判别分析算法
• 模型验证体系：采用留一法交叉验证进行模型性能评估
• 灵活参数配置：支持潜变量数量、标准化处理、最大迭代次数等参数自定义
• 全面输出结果：提供回归系数、载荷矩阵、权重矩阵等模型参数
• 性能评估指标：输出交叉验证误差、预测准确率、混淆矩阵等验证结果
• 数据可视化：生成得分图、载荷图、误差分析图等多种诊断图表
• 预测功能：支持新样本的连续值预测和分类判别

使用方法

基本调用格式

% PLS回归分析 [model, results] = main(X, Y, 'mode', 'PLS', 'lv', 5);

% PLS-DA判别分析 [model, results] = main(X, Y_labels, 'mode', 'PLS-DA', 'standardize', true);

输入参数说明

• X：m×n维自变量矩阵（m为样本数，n为特征变量数）
• Y：m×p维因变量矩阵（PLS）或m×1维分类标签向量（PLS-DA）
• 可选参数：

- mode：分析模式（'PLS'或'PLS-DA'） - lv：潜变量数量（默认自动优化） - standardize：数据标准化选项（默认true） - maxIter：最大迭代次数（默认500）

输出结果

• model：包含回归系数、载荷矩阵、权重矩阵等模型参数
• results：包含交叉验证误差、预测准确率、混淆矩阵等验证结果
• 图形输出：自动生成模型诊断和可视化图表

系统要求

• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求：建议4GB以上，具体取决于数据规模
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了数据预处理、模型训练、交叉验证和结果可视化四大核心模块。它负责协调整个分析流程，包括数据的标准化处理、潜变量因子提取、回归模型构建、留一法交叉验证执行以及预测结果的生成。该文件还实现了模型性能的图形化展示功能，为用户提供直观的分析结果诊断。