MATLAB实现的集成偏最小二乘判别分析与变量选择工具

资 源 简 介

本工具基于偏最小二乘线性判别分析（PLS-LDA）算法，高效处理高维数据，提取潜在变量并预测分类。通过集成VIP评分等变量选择技术，提升模型性能和解释能力，为模式识别任务提供智能化解决方案。

详 情 说 明

基于偏最小二乘法与变量选择的智能判别分析工具

项目介绍

本项目实现了一个集成了偏最小二乘线性判别分析（PLS-LDA）算法与变量选择方法的智能分析工具。系统专门设计用于处理高维数据，通过偏最小二乘方法提取重要的潜在变量，并结合线性判别分析进行高效的分类预测。同时，工具集成了多种变量选择技术，能够自动识别对分类最具判别力的特征变量，提升模型的可解释性和泛化能力。该系统包含完整的数据预处理、模型训练、交叉验证和可视化分析模块，适用于模式识别、生物信息学等领域的高维数据分析任务。

功能特性

• 高维数据处理：专门优化用于处理特征变量数远大于样本数的高维数据集。
• PLS-LDA集成算法：结合偏最小二乘回归（PLSR）的降维能力与线性判别分析（LDA）的分类性能。
• 智能变量选择：集成变量重要性投影（VIP）、回归系数筛选等多种特征选择方法，自动筛选关键变量。
• 全面的模型评估：内置交叉验证功能，提供准确率、混淆矩阵等多种性能指标。
• 丰富的可视化输出：生成得分图、载荷图、VIP得分条形图等直观的图形化分析结果。
• 灵活的输入支持：支持多种数据格式（.txt, .csv, .mat）和参数自定义设置。

使用方法

1. 准备输入数据：

- 数据矩阵X：m×n维数值矩阵（m为样本数，n为特征变量数） - 类别标签Y：m×1维分类变量向量（整数或字符型标签） - 参数设置：潜变量数量、变量选择阈值、交叉验证折数等可选参数

1. 运行主程序：

执行主程序文件启动分析流程，系统将自动完成数据加载、预处理、模型训练和结果生成。

1. 获取输出结果：

- 训练完成的PLS-LDA分类模型参数 - 基于VIP分数的特征变量重要性排序列表 - 训练集和测试集的分类准确率性能报告 - 多种可视化分析图表（得分图、载荷图、VIP条形图） - 通过变量选择筛选出的最优特征子集

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 足够的内存容量以处理高维数据矩阵

文件说明

主程序文件作为整个项目的核心调度单元，承担了从数据输入到结果输出的全流程管理。其主要实现了数据加载与格式校验、参数配置与初始化、数据标准化预处理、潜变量数量确定、PLS-LDA联合模型训练、变量重要性评估与特征筛选、模型性能交叉验证、分类结果预测以及多种可视化图形的生成与导出等功能。该文件将各个算法模块有机整合，提供了一站式的高维数据分类分析解决方案。