变量筛选
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MATLAB逐步回归分析建模与变量筛选系统
本MATLAB项目实现多元线性回归的逐步变量选择，支持前向选择、后向剔除和双向回归三种算法，自动计算变量p值与贡献度，评估模型拟合优度，并提供可视化分析结果，适用于数据建模与特征筛选。 -
偏最小二乘法PLS回归建模分析程序（含详细注释）
该项目是一套基于MATLAB环境开发的标准化偏最小二乘法（PLS）算法程序，专门用于解决自变量集合存在严重多重共线性、且样本量可能小于变量维度的复杂回归建模问题。程序实现了完整的PLS建模流程，包括原始数据的零均值化处理、单位方差化缩放、残差平方和的迭代分析以及回归系数的最终求解。其核心功能通过提取能够尽可能解释自变量方差且与因变量具有最大相关性的成份，构建出一个稳健的预测模型。为了方便开发者理解和二次开发，代码库中融入了详尽的中文逻辑注释，清晰标注了得分向量、载荷向量、权重向量的物理意义及数学提取步骤。 -
基于遗传算法的高维特征筛选与降维工具箱
本项目旨在解决复杂数据建模过程中的维度灾难问题，通过遗传算法（GA）实现自变量的智能自动筛选。系统采用二进制编码方式，将每一个原始特征映射为染色体上的一个基因位，其中1表示选中该特征，0表示剔除。在迭代过程中，系统构建以模型预测精度（如均方根误差RMSE最低或决定系数R2最高）为核心的适应度函数，通过模拟自然界的优胜劣汰机制，自动执行选择、交叉和变异算子。该程序能够有效剔除原始数据中的冗余变量、不相关变量及噪声干扰，从而精简模型结构，显著提升模型的泛化能力和运算效率。其应用场景涵盖近红外光谱分析、生物信息
