%% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output); %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 创建网络 k = 7; % 保留成分个数 [theta, ch0] = my_pls(p_train, t_train, k); %% 仿真测试 t_sim1 = sim_pls(p_train, theta, ch0); t_sim2 = sim_pls(p_test , theta, ch0); %% 数据反归一化 T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim

1、注释详细 2、附多个评价指标计算 3、解决截距不能正确输出的问题 4、附示例数据集

matlab 偏最小二乘法代码咖啡的主成分分析、聚类和偏最小二乘分析，基于 Ref.Food Chemistry 66 (1999) 365-370。 使用 Matlab 代码，可以根据金属含量区分咖啡组。

matlab 偏最小二乘法代码 Glucolynx-App Glucolynx 应用程序是一个使用近红外光谱 (NIRS) 的简单血糖监测应用程序。 MATLAB 中的机器学习算法用于预测血糖水平。 NIR 数据由德州仪器 (TI)的DLP:registered: NIRscan:trade_mark: Nano 评估模块通过扫描指尖生成为.csv文件。 默认情况下，此代码将从 .csv 文件中提取吸光度数据。 入门 MATLAB （R2016a 以上）必须安装在本地机器上。 安装 如果你想从 git 运行最新的代码，下面是如何开始： 克隆代码： git clone https://github.com/theinhtut/glucolynx.git cd glucolynx 打开MATLAB并运行 run('glucolynxApp.m'); 内置 - MathWorks 开发的多范式数值计算环境和专有编程语言。 - 提供布局和代码视图的丰富开发环境，是 MATLAB:registered: 编辑器的完全集成版本。 版本 Glucolynx-App v1.0.0 作者 Thein Htut - Glucolynx-App - Lars Nørgaa

针对铝合金脉冲MIG焊中存在的多变量强耦合、难建模等特点,利用动态PLS控制框架在解耦、建模等方面的优势,将多变量的控制转换成为多个单回路的控制,并对各控制回路单独进行PID控制器设计.介绍了动态PLS建模及基于动态PLS建模框架的控制器设计的结构与特点,并将该控制器设计方法引入到铝合金脉冲MIG焊中,并进行仿真试验.仿真验证采用动态PLS框架的控制器设计方法能获得满意的动态和稳态特性,并可应用于其它焊接过程,为基于数据驱动的动态建模控制方法在复杂焊接过程中的应用奠定了基础.

偏最小二乘回归法（ PLSR：partial least squares regression)：是一种新型的多元统计数据分析方法，它主要研究的是多 因变量对多自变量的回归建模，特别当各变量内部高度 线性相关时，用偏最小二乘回归法更有效。另外，偏最小二乘回归较好地解决了样本个数少于变量个数等问题。

针对机理模型难以刻画的热轧精轧生产过程, 采用基于数据子空间的偏最小二乘方法建立热轧轧制力数据模型, 并构建轧制力优化模型, 利用改进的粒子群优化算法对优化模型计算求解. 结果表明, 使用数据驱动方法建立的轧制力数据模型能够揭示精轧过程轧制力的机理规律, 可以替代机理模型在实际系统中的应用. 通过对整体优化模型的求解, 可以提高热轧精轧产品的质量, 降低能源消耗, 表明基于数据驱动的建模和优化方法在实际生产中具有较大的应用价值.

matlab实现偏最小二乘法。。。。。 %% Principal Component Analysis and Partial Least Squares % Principal Component Analysis (PCA) and Partial Least Squares (PLS) are % widely used tools. This code is to show their relationship through the % Nonlinear Iterative PArtial Least Squares (NIPALS) algorithm.

摘要针对藻类荧光光谱解析中常见的信息冗余和光谱相关性问题，基于偏最小二乘（ＰＬＳ）的方法，提出了区间蒙特卡罗偏最小二乘（）方法，有效地解决了特征波长的选取问题。

偏最小二乘判别式的类分离评估使用 Hotelling 的 T2 进行分析或主成分分析。 输入数据：具有 N 个样本和 M 个变量的 N x M 矩阵classVec：带有数字类标签的 N x 1 向量 参考AM Goodpaster，马肯尼迪，Chemom。 英特尔。 实验室系统。 109, 162–170 (2011)。