偏最小二乘回归（英语：Partial least squares regression， PLS回归）是一种统计学方法，与主成分分析有关系，但不是寻找响应变量和自变量之间最大方差的超平面，而是通过投影分别将预测变量和观测变量投影到一个新空间，来寻找一个线性回归模型。因为数据X和Y都会投影到新空间，PLS系列的方法都被称为双线性因子模型（bilinear fator models）。

代码实现

%% I. 清空环境变量
clear all
clc%% II. 导入数据
load spectra;%% III. 随机划分训练集与测试集
temp = randperm(size(NIR, 1));
% temp = 1:60;
%%
% 1. 训练集——50个样本
P_train = NIR(temp(1:50),:);
T_train = octane(temp(1:50),:);
%%
% 2. 测试集——10个样本
P_test = NIR(temp(51:end),:);
T_test = octane(temp(51:end),:);%% IV. PLS回归模型
%%
% 1. 创建模型
k = 2;
[Xloadings,Yloadings,Xscores,Yscores,betaPLS,PLSPctVar,MSE,stats] = plsregress(P_train,T_train,k);%%
% 2. 主成分贡献率分析
figure
percent_explained = 100 * PLSPctVar(2,:) / sum(PLSPctVar(2,:));
pareto(percent_explained)
xlabel('主成分')
ylabel('贡献率(%)')
title('主成分贡献率')%%
% 3. 预测拟合
N = size(P_test,1);
T_sim = [ones(N,1) P_test] * betaPLS;%% V. 结果分析与绘图
%%
% 1. 相对误差error
error = abs(T_sim - T_test) ./ T_test;
%%
% 2. 决定系数R^2
R2 = (N * sum(T_sim .* T_test) - sum(T_sim) * sum(T_test))^2 / ((N * sum((T_sim).^2) - (sum(T_sim))^2) * (N * sum((T_test).^2) - (sum(T_test))^2)); 
%%
% 3. 结果对比
result = [T_test T_sim error]%% 
% 4. 绘图
figure
plot(1:N,T_test,'b:*',1:N,T_sim,'r-o')
legend('真实值','预测值','location','best')
xlabel('预测样本')
ylabel('辛烷值')
string = {'测试集辛烷值含量预测结果对比';['R^2=' num2str(R2)]};
title(string)

结果展示