MATLAB中保存的算法代码（PLS-DA）适用于MATLAB平台上的硬质和软质PLS-DA算法。

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简介：
在MATLAB环境中，提供的算法代码能够应用于MATLAB的硬PLS-DA和软PLS-DA方法（版本v.0.9.4），并展现了我们所开发的软件实现。这个工具箱集成了用于数据预处理以及对分类模型解释和可视化的功能。核心类PLSDAModel负责逻辑控制，并包含了这两种PLS-DA方法以及相关的辅助算法的实现。每一个PLSDAModel实例都代表着一个实际的模型，同时提供用于数据可视化和统计分析的方法。PLSDAGUI类则提供了图形用户界面，允许用户以交互式方式创建和操作数据集，从而进行模型的校准和浏览。该软件的引用信息为：YZontov, O. Ye, Rodionova, SVKucheryavskiy, ALPomerantsev, PLS-DA–一种用于偏最小二乘判别分析的硬方法和软方法的MATLABGUI工具，化学计量学和智能实验室系统，第203卷，2020年，104064，ISSN0169-7439，DOI: 。最新版本（0.9.4）中包含的更新包括GUI布局工具箱的升级，使其能够与Matlab 2020b兼容。安装方式有多种选择：可以以.mltbx安装包的形式获取最新版本，也可以通过.zip压缩包的形式获得。为了获取最新的源代码，您可以从Git仓库克隆。

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客服

Matlab中的存档算法代码-PLS-DA：硬PLS-DA与软PLS-DA的MATLAB实现

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这段简介可以描述为：Matlab中的存档算法代码-PLS-DA提供了硬PLS-DA和软PLS-DA两种偏最小二乘判别分析方法在MATLAB环境下的具体实现，帮助用户便捷地进行数据分析与模型构建。在MATLAB中实现硬PLS-DA和软PLS-DA的存档算法代码（版本0.9.4）已经发布。此软件工具箱提供了数据预处理、模型解释及可视化等功能。主类`PLSDAModel`负责逻辑，并包含了这两种方法及其辅助算法的具体实现，该类实例代表实际模型并提供用于数据可视化的相关方法。此外，还包含一个图形用户界面（GUI），由`PLSAGUI`类提供，允许用户创建和操作数据集、以交互方式校准及浏览模型。在最新版本0.9.4中进行了以下更新： - GUI布局工具箱已与MATLAB 2020b兼容性进行更新。 - 提供了更改历史记录功能。安装方法包括通过.mltbx安装包或.ziptarchive形式获取。要获得最新的源代码，可以克隆GitHub仓库。

11.zip_DA算法_Matlab PLS-DA_pls_da_pls-da算法

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本项目介绍了一种基于Matlab实现的PLS-DA（偏最小二乘判别分析）算法，采用DA算法框架，并提供了详细的代码和文档支持。这段文字介绍了KNN算法和PLS-DA算法，并希望这些内容能够对读者有所帮助。

PLS算法(Matlab代码).zip

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本资源提供了一种名为PLS（偏最小二乘法）算法的Matlab实现代码。适用于数据分析、统计建模和机器学习等领域，助力科研与工程应用中的多变量分析问题求解。偏最小二乘算法（PLS）在MATLAB中的实现及实例演示。

PLS在MATLAB中的原理与算法应用

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本文章详细探讨了PLS（偏最小二乘法）在MATLAB环境下的实现原理及其算法应用，适合研究数据分析及建模的技术人员参考学习。 Matlab中的偏最小二乘法原理及算法应用介绍非常详尽，适合小伙伴们学习参考。

MATLAB中的PLS代码

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本段介绍如何在MATLAB中编写和使用偏最小二乘法（PLS）代码，包括数据准备、模型训练及预测应用等步骤。这段文字描述了一个经过验证的MATLAB PLS代码。使用该代码时，只需输入样品数据xo、y0以及验证样品X，即可直接输出Y结果。可以放心使用此代码。

Matlab中的偏最小二乘法代码-PLS回归算法

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这段内容介绍了一段用于执行偏最小二乘法（PLS）回归分析的MATLAB代码。通过该程序，用户可以高效地进行数据建模和预测，在变量间多重共线性较强时尤其适用。偏最小二乘法（PLS）、基于核的潜在结构正交投影(K-OPLS)以及基于NIPALS的OPLS方法都是常用的统计分析技术。这里提到的是根据Yi Cao实现的PLS回归算法，以及K-OPLS和使用R包实现的基于NIPALS分解循环的OPLS。为了说明如何在JavaScript中使用一个名为ml-pls的库来执行偏最小二乘法（PLS）分析，请参考以下代码示例： ```javascript import PLS from ml-pls; var X = [[0.1, 0.02], [0.25, 1.01], [0.95, 0.01], [1.01, 0.96]]; var Y = [[1, 0], [1, 0], [1, 0], [0, 1]]; var options = { latentVectors: 10, tolerance: 1e-4 }; var pls = new PLS(options); pls.train(X,Y); // 假设你已经创建了Xtrain、Xtest、Ytrain等数据集。 ``` 这段代码展示了如何使用ml-pls库来训练一个PLS模型，其中`options.latentVectors`设置为10，表示要提取的潜在变量数量；而`tolerance: 1e-4`则定义了算法停止迭代时的最大误差容限。

Matlab中用于WSNs的质心算法代码

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本段代码实现了一种应用于无线传感器网络（WSNs）中的质心聚类算法，并在MATLAB环境中进行了优化和验证。通过该算法可以有效地进行数据聚类，提高WSNs的数据处理效率与准确性。这段代码是用于WSNs质心法的Matlab代码，希望对大家有所帮助！

PLS算法模型及MATLAB中的实现函数

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本文章介绍了PLS（偏最小二乘法）算法的基本原理及其在多变量数据分析中的应用，并详细讲解了如何使用MATLAB软件实现PLS算法。通过实例代码和解释，帮助读者理解和掌握PLS算法的模型构建及编程实践技巧。适合数据科学家、统计学研究人员以及相关领域的学习者参考。 ### MATLAB 中的 PLS 算法模型与函数详解 #### 一、偏最小二乘回归 (PLS) 简介偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLS）是一种用于建模多变量数据集的有效方法，特别是在预测变量之间存在高度共线性的情况下更为有效。在化学计量学、生物统计学和许多其他领域都有广泛的应用。MATLAB提供了多种工具来实现PLS算法，其中一个关键函数是`plsregress`。 #### 二、数学模型在 MATLAB 中，PLS 回归的核心数学模型基于以下公式： 1. **得分与载荷向量**: - 得分（Scores）和载荷向量（Loadings）是 PLS 分析的关键组成部分。它们之间的关系定义为： \[ XL = X * XS \] \[ YL = Y * XS \] 其中，\(XS = X0 * W\) ，而 \(W\) 与 \(X * Y0\) 的奇异值分解有关。 - \(XL\) 和 \(YL\) 分别表示 \(X0\) 和 \(Y0\) 在 \(XS\) 上的回归系数。 2. **迭代过程**: - 接下来，通过正交化每列\(XS\), 使得每一列与相应的YS 成为下三角矩阵。这一步骤中，\(XS * XL\)和\(XS * YL\)分别接近于初始数据 \(X0\) 和 \(Y0\): \[ X0 = XS * XL \] \[ Y0 = XS * YL \] 3. **回归系数**: - 为了建立 \(Y0\) 与 \(X0\) 的关系，我们引入了\(YS = X0 * C\)的概念, 其中C表示在YS上的投影。 - 经过进一步推导可以得到： \[ YS = XS * XL * C \] \[ XS = YS *(XL*C)^{-1} \] \[ Y0 = YS *(XL*C)^{-1}YL = X0C(XL*C)^{-1}*YL \] 定义 \(B=C (XL * C) ^ {-1} * YL\) ，从而得到： \[ Y0= X0 B \] 这样就建立了组分值与光谱数据之间的关系。 #### 三、算法实现从数学模型可以看出，PLS 回归的目标是通过光谱数据和组分数据的分解来建立二者之间的联系。在 MATLAB 中，这一过程由 `plsregress` 函数完成，并采用 SIMPLS 算法进行计算。具体步骤包括： 1. **中心化处理**: - 函数会将输入的数据 \(X\) 和 \(Y\) 进行中心化得到 \(X0\) 和 \(Y0\). 2. **分解过程**: - 在每个新载荷向量的计算过程中，从原始数据中移除该载荷的影响，并更新数据矩阵以计算下一个载荷。 3. **回归结果**: - 函数输出包括光谱数据的载荷（\(XL\)）、得分 \(XS\)、组分数据的载荷（YL）和得分YS, 回归系数 BETA，方差解释百分比 PCTVAR 和平均平方误差估计 MSE 以及包含其他相关信息的数据结构体 stats。 #### 四、相关参数说明 - **X 和 Y**: - X 是 \(n \times p\) 维度的矩阵，代表光谱数据； - Y 是 \(n \times m\) 维度的矩阵，表示组分数据。 - **MSE**: MSE 矩阵为 \(2 \times (ncomp+1)\) ，其中每个元素对应于零到 ncomp 主成分估计 PLS 模型时的平均平方误差。 #### 五、总结 MATLAB 中的 `plsregress` 函数提供了一个高效且功能强大的工具来实现偏最小二乘回归。通过理解上述数学模型和算法过程，用户可以更好地利用这一工具解决复杂的数据分析问题。无论是科学研究还是工业应用，掌握 MATLAB 中的 PLS 回归都是非常重要的技能。

Matlab中质心算法的实现代码

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本段代码展示了如何在MATLAB环境中实现质心算法，适用于初学者理解和应用聚类分析。通过简洁的示例帮助用户掌握数据处理和机器学习的基础技能。简单质心算法的实现，方便进行修改。使用Matlab来实现该算法。

【老生谈算法】MATLAB中的PLS算法模型与函数详解.docx

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