许多matlab最小二乘法的源程序，大家仔细看看m文件里的说明就可以了

可以对光谱数据进行预处理，除了偏最小二乘法之外，也有一些其他方法

偏最小二乘法回归建模案例.doc

化学计量学方法中常用的一种建模方法，可以通过通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配。 用最简的方法求得一些绝对不可知的真值，而令误差平方之和为最小。 很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达。

偏最小二乘法回归分析处理光谱数据，并用交叉验证对此模型进行验证

matlab 偏最小二乘法代码偏最小二乘法 (PLS)、基于核的潜在结构正交投影 (K-OPLS) 和基于 NIPALS 的 OPLS 基于Yi Cao实现的PLS回归算法： 基于 的 K-OPLS 回归算法。 基于 R 包的 OPLS 实现，使用 NIPALS 分解循环。 安装 $ npm i ml-pls 用法 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 ) ; // assuming that you created Xtrain, Xtest, Ytrain,

文档是专门用于做偏最小二乘法PLS工具SIMCA-P的中文使用手册。介绍如何使用SIMCA-P，以及结果的解释。

偏小二乘法检验matlab代码PLSR-ANFIS 介绍 PLSR-ANFIS是一个 MATLAB 软件包，它同时使用偏最小二乘回归 (PLSR) 和自适应网络模糊推理系统 (ANFIS) 在一组自变量 ( X ) 和因变量之间建立预测模型。变量 ( Y )。 该模型采用如下两阶段方法： 阶段1： 第 1 部分：使用 PLSR，建立预测模型来估计Y。 这表示为YP 。 第 2 部分：使用 PLSR，建立预测模型来估计YP的误差。 这表示为ErrP或预测错误。 阶段 2：使用 ANFIS 建立预测模型来估计Y ，使用YP和ErrP作为其输入。 这表示为modYP 。 如何使用代码？ MCode 目录下有几个 MATLAB 代码可用。 两个主要功能是： [result, detail]=train_PLSR_ANFIS(X,Y,inputMFTypes,mfNum) 和 [modYP,YP,ErrP]=eval_PLSR_ANFIS(X,PLSR_ANFIS_Result) 顾名思义，第一个用于训练和建立建议的两阶段模型，第二个用于在新数据集上评估模型。 还有两个测试文件可用，展示了如何使

偏小二乘法检验matlab代码铁匠QSM 版权所有 (C) 2021 Valentinos Zachariou，肯塔基大学（有关详细信息，请参阅许可证文件）。 Ironsmith 提供的第三方软件受其自身许可和版权的约束（详情请参见第 7 节）。 该软件仅为研究目的而开发，并非临床工具。 描述： Ironsmith 是一个全面的、全自动的管道，用于创建和处理定量磁敏图 (QSM)，从皮层下和皮层大脑区域提取基于 QSM 的铁浓度，并使用每个 ROI SNR 措施评估 QSM 数据的质量。 Ironsmith 还可以过滤掉每个 ROI 异常值 QSM 值（例如与大静脉相关的值），并为 QSM 重建提供精确的仅 CSF 参考区域，以最大限度地减少部分体积效应。 铁匠可以执行以下任务： a) 使用 MEDI 工具箱自动从 GRE DICOM 图像创建 QSM 地图的过程（有关详细信息，请参阅第 7 节） 。 b) 将 MPR 或多回波 MPR (MEMPR) T1 图像注册到 QSM 地图，然后使用 FreeSurfer 将这些图像分割成 89 个 ROI （第 8 节中的 ROI 列表）

偏小二乘法检验matlab代码GeneExp_and_CNV_FCsignatures 用于再现 AHBA 基因表达空间模式与 16p11.2 缺失和 22q11.2 缺失的 FC 特征之间关联结果的脚本。 请引用：。 依赖关系 该代码是在 R2019b 中编写和测试的，还包括重现报告的分析和统计数据所需的数据。 脚本可以直接运行以重现偏最小二乘回归 (PLSR) 分析和每个基因分析的相关性。 此外，还包含一个 R 脚本以使用 和 制作直方图。 分析 调用偏最小二乘回归 (PLSR) 和每个基因相关性分析。 运行： script_call_PLSR_and_CorrPerGene.m 这将调用以下脚本： 1： code/script1_call_PLSR_nodal_and_regional.m 然后 2： code/script2_call_CorrPerGene.m PLSR 结果（解释的百分比方差 (PCTVAR) 和 p 值）以及 CorrPerGene 结果（Pearson r、p 值、FDR p 值）作为 .xlsx 文件保存在data文件夹中。 最后，可以使用 16p11