MATLAB多线性数据分析工具箱PLStools：PCA与PLS回归算法实现

资 源 简 介

PLStools是基于MATLAB开发的多线性数据建模工具箱，提供主成分分析（PCA）降维与可视化、偏最小二乘回归（PLS）等核心功能，适用于化学计量学、生物信息学等领域的高维数据处理与预测分析。

详 情 说 明

PLStools – 基于MATLAB的多线性数据分析与偏最小二乘回归工具箱

项目介绍

PLStools 是一个基于MATLAB平台开发的工具箱，专注于为多线性数据提供一套全面、高效的建模与分析解决方案。工具箱集成了主成分分析（PCA）和偏最小二乘回归（PLS回归）等核心多元统计分析方法，旨在帮助研究人员和工程师从复杂数据集中提取关键信息、构建预测模型并进行结果可视化。

功能特性

• 主成分分析 (PCA)：对多线性数据集进行降维，提取主成分并揭示数据结构。
• 偏最小二乘回归 (PLS回归)：支持单因变量与多因变量的回归建模，处理多重共线性数据。
• 交叉验证：内置K折等多种交叉验证方法，用于优化模型参数与防止过拟合。
• 模型评估：提供R²、RMSE、VIP值等多种统计指标，全面评估模型性能。
• 数据预处理：包含均值中心化、标准化、正态化等预处理功能，提升数据质量。
• 结果可视化：自动生成得分图、载荷图、残差图等专业统计图表，辅助结果解读。
• 核心算法：基于奇异值分解（SVD）、非线性迭代偏最小二乘（NIPALS）等稳健算法。

使用方法

输入数据格式

• 自变量矩阵 (X)：m × n 维数值矩阵，m为样本数，n为变量数。
• 因变量矩阵/向量 (Y)：m × p 维矩阵（多因变量）或 m × 1 向量（单因变量）。
• 可选参数：主成分数量、交叉验证折数、标准化选项等。

典型分析流程

1. 加载数据（X, Y）
2. 选择分析方法（PCA 或 PLS回归）
3. 设置参数（如主成分数、交叉验证设置）
4. 运行分析并获取模型结果
5. 查看统计指标与可视化图表
6. 使用模型进行新样本预测

输出结果

• 模型参数：载荷矩阵、得分矩阵、权重矩阵、回归系数。
• 统计指标：R²、RMSE、VIP值等。
• 可视化图表：主成分得分图、变量载荷图、预测值-实际值散点图等。
• 预测功能：新样本的预测值及置信区间估计。

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 需安装统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 推荐内存 4GB 以上，处理大型数据集时建议 8GB 或更高

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能，包括数据预处理、模型拟合、交叉验证、结果评估与可视化等完整分析流程。用户可通过调用该程序并传入相应参数，实现从数据导入、PCA/PLS建模、模型检验到图形化展示的一站式分析，并能利用训练好的模型对新数据进行预测。