CARS-PLS 用于光谱数据或色谱数据变量选择的matlab 源码

资 源 简 介

CARS-PLS 用于光谱数据或色谱数据变量选择的matlab 源码

详 情 说 明

CARS-PLS 方法简介 CARS-PLS（Competitive Adaptive Reweighted Sampling - Partial Least Squares）是一种用于光谱或色谱数据的变量选择方法。它通过自适应加权竞争性采样，筛选出对建模贡献最大的特征变量，从而提升PLS（偏最小二乘）模型的预测能力和解释性。

核心思路与实现逻辑 蒙特卡洛采样：通过多次随机采样，模拟变量的竞争环境，确保筛选过程的稳健性。 自适应加权：每次迭代中，根据变量的回归系数动态调整权重，保留重要变量，弱化噪声或冗余变量。 指数衰减函数：控制每轮采样中保留变量的比例，逐步聚焦于关键特征。 交叉验证验证：使用RMSECV（交叉验证均方根误差）评估变量子集的性能，最终选择最优变量组合。

应用场景 光谱数据：如近红外（NIR）、拉曼光谱，用于消除基线干扰或无关波段。 色谱数据：如HPLC、GC-MS，减少共洗脱峰或噪声的影响。

MATLAB实现关键点 需结合PLS回归工具包（如`plsregress`）。 核心循环包括权重更新、采样、模型评估三部分。 输出为筛选后的变量索引及对应的模型性能指标。

优势与局限 优势：自动化选择变量，避免人工干预；适用于高维小样本数据。 局限：计算量随变量数量增加而上升，需权衡迭代次数与效率。