基于CARS-PLS算法的光谱/色谱数据变量选择MATLAB系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了竞争性自适应重加权采样（CARS）与偏最小二乘（PLS）相结合的变量选择算法，针对光谱/色谱高维数据，通过动态权重调整与指数衰减策略筛选关键特征，优化预测模型性能与解释性。

详 情 说 明

基于CARS-PLS的光谱/色谱数据变量选择分析系统

项目介绍

本项目实现了竞争性自适应重加权采样（CARS）结合偏最小二乘（PLS） 的变量选择算法，专门用于光谱或色谱数据的高维特征筛选。系统通过自适应加权和指数衰减策略动态筛选关键波长/色谱峰，建立优化PLS预测模型，有效提升模型精度与解释性，适用于化学计量学、分析化学等领域的数据分析需求。

功能特性

• 自适应变量筛选：采用CARS算法实现动态变量权重更新与选择
• 优化建模：基于筛选变量建立PLS回归模型，提高预测性能
• 可视化分析：提供变量筛选过程曲线、权重分布等直观图示
• 性能评估：输出RMSECV、R²等交叉验证指标，量化模型效果
• 参数可调：支持PLS主成分数、采样次数、衰减因子等超参数灵活配置

使用方法

数据输入

• 光谱/色谱数据矩阵（X）：m×n矩阵，m为样本数，n为波长/色谱点变量数
• 浓度/性质标签向量（Y）：m×1连续型数值向量，对应样本的定量指标
• 参数设置：根据数据特性调整PLS主成分数、CARS采样次数、衰减因子等参数

执行分析

运行主程序文件，系统将自动完成以下流程：

1. 数据预处理与参数初始化
2. CARS变量筛选迭代计算
3. 关键变量PLS建模与交叉验证
4. 结果可视化与性能指标输出

输出结果

• 关键变量索引列表（筛选出的重要波长/色谱点位置）
• 优化PLS回归模型及系数
• 变量筛选过程可视化图表
• 模型交叉验证性能指标（RMSECV、R²等）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存建议：≥4GB（处理高维数据时建议≥8GB）
• 磁盘空间：≥500MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括数据读入与预处理、CARS算法变量筛选流程执行、偏最小二乘回归模型构建与验证、筛选结果可视化展示以及模型性能指标计算与输出。该文件通过协调各功能模块实现完整的变量选择分析流程，用户可通过参数配置适应不同的数据分析需求。