偏最小二乘回归的MATLAB实现

资 源 简 介

偏最小二乘回归的MATLAB实现

详 情 说 明

偏最小二乘回归（PLSR）是一种融合主成分分析和多元线性回归的建模方法，特别适用于处理高维共线性数据。在MATLAB中实现PLSR时，通常需要关注以下几个关键环节：

对于贝壳光谱数据这类高维特征的数据集，PLSR的核心优势在于能够通过潜在变量提取实现数据降维。算法会同时考虑自变量光谱矩阵和因变量特征矩阵的协方差关系，逐步构建新的正交成分。

数据预处理是光谱分析中的重要环节。平滑预处理程序主要用于消除光谱数据中的随机噪声，常用的方法包括Savitzky-Golay平滑或移动平均法。这能有效提升后续PLSR建模的稳定性。

MATLAB提供了专门的plsregress函数来实现PLSR算法。用户需要指定潜在变量的数量，这可以通过交叉验证来确定。在计算过程中，函数会自动进行数据标准化处理，确保不同量纲的特征具有可比性。

实际建模时，建议将数据分为训练集和测试集，通过比较预测误差来评估模型性能。对于光谱数据，还可以绘制回归系数曲线来解读哪些波段对预测结果贡献较大。