偏最小二乘法matlab编程

一、起源与发展

偏最小二乘法（partial least squares method，PLS）是一种新型的多元统计数据分析方法，它于1983年由伍德(S.Wold)和阿巴诺(C.Albano)等人首次提出。其实在早在70年代伍德(S.Wold)的父亲H Wold便在经济学研究中引入了偏最小二乘法进行路径分析，创建了非线性迭代偏最小二乘算法(Nonlinear Iterative Partial Least Squares algorithm，NIPALS)，至今仍然是PLS中最常用和核心的算法。PLS在20世纪90年代引入中国，在经济学、机械控制技术、药物设计及计量化学等方面有所应用，但是在生物医学上偏最小二乘法涉及相对较少。对该方法的各种算法和在实际应用中的介绍也不系统，国内已有学者在这方面做了一些努力，但作为一种新兴的多元统计方法，还不为人所熟知。

PLS是一种数学优化技术，它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。通常用于曲线拟合。有人用下式来形容PLS：

偏最小二乘回归≈多元线性回归分析＋典型相关分析＋主成分分析

二、特点：

与传统多元线性回归模型相比，偏最小二乘回归的特点是：

(1) 能够在自变量存在严重多重相关性的条件下进行回归建模；

(2) 允许在样本点个数少于变量个数的条件下进行回归建模；

(3) 偏最小二乘回归在最终模型中将包含原有的所有自变量；

(4) 偏最小二乘回归模型更易于辨识系统信息与噪声（甚至一些非随机性的噪声）；

(5) 在偏最小二乘回归模型中，每一个自变量的回归系数将更容易解释。

偏最小二乘法的Matlab源码(2008-09-21 09:31:21)

所谓偏最小二乘法，就是指在做基于最小二乘法的线性回归分析之前，对数据集进行主成分分析降维，下面的源码是没有删减的

https://www.360docs.net/doc/452783238.html,/greensim）。

function [y5,e1,e2]=PLS(X,Y,x,y,p,q) %% 偏最小二乘回归的通用程序%

注释以“基于近红外光谱分析的汽油组分建模”为例，但本程序的适用范围绝不仅限于此% % 输入参数列表

% X 校正集光谱矩阵，n×k的矩阵，n个样本，k个波长

% Y 校正集浓度矩阵，n×m的矩阵，n个样本，m个组分

% x 验证集光谱矩阵

% y 验证集浓度矩阵

% p X的主成分的个数，最佳取值需由其它方法确定

% q Y的主成分的个数，最佳取值需由其它方法确定%

% 输出参数列表

% y5 x对应的预测值（y为真实值）

% e1 预测绝对误差，定义为e1=y5-y

% e2 预测相对误差，定义为e2=|(y5-y)/y|

%% 第一步：对X,x,Y,y进行归一化处理

[n,k]=size(X);

m=size(Y,2);

Xx=[X;x];

Yy=[Y;y];

xmin=zeros(1,k);

xmax=zeros(1,k);

for j=1:k

xmin(j)=min(Xx(:,j));

xmax(j)=max(Xx(:,j));

Xx(:,j)=(Xx(:,j)-xmin(j))/(xmax(j)-xmin(j));

end

ymin=zeros(1,m);

ymax=zeros(1,m);

for j=1:m

ymin(j)=min(Yy(:,j));

ymax(j)=max(Yy(:,j));

Yy(:,j)=(Yy(:,j)-ymin(j))/(ymax(j)-ymin(j));

end

X1=Xx(1:n,:);

x1=Xx((n+1):end,:);

Y1=Yy(1:n,:);

y1=Yy((n+1):end,:);

%% 第二步：分别提取X1和Y1的p和q个主成分，并将X1,x1,Y1,y1映射到主成分空间

[CX,SX,LX]=princomp(X1);

[CY,SY,LY]=princomp(Y1);

CX=CX(:,1:p);

CY=CY(:,1:q);

X2=X1*CX;

Y2=Y1*CY;

x2=x1*CX;

y2=y1*CY;

%% 第三步：对X2和Y2进行线性回归

B=regress(Y2,X2,0.05);%第三个输入参数是显著水平，可以调整

%% 第四步：将x2带入模型得到预测值y3

y3=x2*B;

%% 第五步：将y3进行“反主成分变换”得到y4

y4=y3*pinv(CY);

%% 第六步：将y4反归一化得到y5

for j=1:m

y5(:,j)=(ymax(j)-ymin(j))*y4(:,j)+ymin(j);

end

%% 第七步：计算误差

e1=y5-y;

e2=abs((y5-y)./y);

function [MD,ERROR,PRESS,SECV,SEC]=ExtraSim1(X,Y)

%% 基于PLS方法的进一步仿真分析

%% 功能一：计算MD值，以便于发现奇异样本

%% 功能二：计算各种p取值情况下的ERROR,PRESS,SECV,SEC值，以确定最佳输入变量个数

[n,k]=size(X);

m=size(Y,2);

pmax=n-1;

q=m;

ERROR=zeros(1,pmax);

PRESS=zeros(1,pmax);

SECV=zeros(1,pmax);

SEC=zeros(1,pmax);

XX=X;

YY=Y;

N=size(XX,1);

for p=1:pmax

disp(p);

Err1=zeros(1,N);%绝对误差

Err2=zeros(1,N);%相对误差

for i=1:N

disp(i);

if i==1

x=XX(1,:);

y=YY(1,:);

X=XX(2:N,:);

Y=YY(2:N,:);

elseif i==N

x=XX(N,:);

y=YY(N,:);

X=XX(1:(N-1),:);

Y=YY(1:(N-1),:);

else

x=XX(i,:);

y=YY(i,:);

X=[XX(1:(i-1),:);XX((i+1):N,:)];

Y=[YY(1:(i-1),:);YY((i+1):N,:)];

end

[y5,e1,e2]=PLS(X,Y,x,y,p,q);

Err1(i)=e1;

Err2(i)=e2;

end

ERROR(p)=sum(Err2)/N; PRESS(p)=sum(Err1.^2); SECV(p)=sqrt(PRESS(p)/n); SEC(p)=sqrt(PRESS(p)/(n-p)); end

%%

[CX,SX,LX]=princomp(X);

S=SX(:,1:p);

MD=zeros(1,n);

for j=1:n

s=S(j,:);

MD(j)=(s')*(inv(S'*S))*(s); end