基于MATLAB的偏最小二乘回归（PLSR）建模与分析系统

资 源 简 介

本项目提供完整的PLSR算法实现，包含数据预处理、模型训练与验证功能。支持自动确定最优潜变量数量，适用于多元数据分析与预测建模，助力科研与工程应用。

详 情 说 明

基于MATLAB的偏最小二乘回归建模与分析系统

项目介绍

本项目是一个完整的偏最小二乘回归算法实现与分析平台，提供了从数据预处理到模型预测的全流程解决方案。系统基于MATLAB环境开发，集成了PLSR算法核心、模型验证体系和可视化分析工具，适用于多元统计分析、化学计量学、生物信息学等多个领域的建模需求。

功能特性

• 数据预处理模块：支持数据标准化、中心化等预处理操作，确保建模数据质量
• 智能模型训练：采用奇异值分解算法，自动确定最优潜变量数量，建立稳健的回归模型
• 全面模型验证：提供交叉验证、预测误差分析等多种验证方法，确保模型可靠性
• 丰富可视化分析：生成载荷图、得分图、VIP值图等专业统计图表，辅助模型解读
• 精准预测应用：支持新样本的因变量预测和置信区间计算，提供不确定性量化

使用方法

基本建模流程

1. 数据准备

- 准备自变量矩阵X（m×n维，m为样本数，n为变量数） - 准备因变量矩阵Y（m×p维，p为响应变量个数）

1. 参数设置（可选）

- 指定潜变量数量（如不指定则自动优化） - 设置标准化选项（默认开启） - 选择验证方法（交叉验证等）

1. 模型运行

- 执行主程序完成PLSR建模与分析 - 查看生成的统计指标和可视化结果

1. 结果应用

- 获取回归系数矩阵和VIP值等重要统计量 - 使用训练好的模型进行新样本预测

示例代码

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

% 运行PLSR分析 main; % 执行主分析程序

% 查看结果 disp('模型R²值：'); disp(model_stats.R2);

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（大型数据集建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心建模与分析能力，包括数据导入与预处理、潜变量数量自动优化、PLSR模型训练与参数计算、交叉验证与模型性能评估、统计分析图表生成以及新样本预测功能。该文件通过模块化设计将各功能环节有机整合，为用户提供一站式的偏最小二乘回归分析解决方案。