基于NIPALS算法的MATLAB偏最小二乘法回归工具箱

资 源 简 介

本MATLAB工具箱采用非线性迭代偏最小二乘法（NIPALS）实现完整的PLS回归流程，支持数据预处理、模型训练与预测，适用于高维数据分析，服务于化学计量学、生物信息学等多元统计领域。

详 情 说 明

基于NIPALS算法的偏最小二乘法回归工具箱

项目介绍

本项目实现了一个完整的偏最小二乘法（PLS）回归工具箱，核心算法采用非线性迭代偏最小二乘法（NIPALS）。该工具专门针对高维数据处理设计，适用于多元统计分析、化学计量学、生物信息学等领域。通过提供从数据预处理到模型验证的全套功能，帮助用户高效建立稳健的PLS回归模型。

功能特性

• 核心算法：基于NIPALS算法实现高效的PLS回归模型训练
• 数据处理：支持数据标准化、中心化等多种预处理方式
• 模型构建：自动提取主成分，计算回归系数矩阵
• 模型验证：提供交叉验证功能，输出RMSE、R²等误差指标
• 结果输出：生成主成分得分与载荷矩阵、预测结果及完整验证报告
• 教程支持：附带详细的NIPALS算法实现教程，便于理解算法原理

使用方法

1. 数据准备：准备自变量矩阵X（m×n维）和因变量矩阵Y（m×p维）
2. 参数设置：指定预处理方法（如标准化）和主成分数量
3. 模型训练：运行主程序进行PLS模型训练
4. 结果分析：查看回归系数、模型误差指标和预测结果
5. 模型验证：使用交叉验证功能评估模型性能

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持Windows、Linux和macOS操作系统
• 至少4GB内存（推荐8GB以上用于处理大型数据集）

文件说明

主程序文件整合了工具箱的全部核心功能，包括数据预处理、NIPALS算法执行、主成分提取、回归系数计算、模型预测与性能评估。该文件实现了完整的PLS回归流程，用户可通过简单配置参数即可完成从数据输入到结果输出的全过程分析。