Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏最小二乘回归预测（含模型描述及示例代码）

内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB实现主成分分析（PCA）与偏最小二乘回归（PLS）相结合的方法来处理高维数据，并构建高效的预测模型。它首先阐述了PCA和PLS的基本原理，以及两者结合起来的优势，随后描述了具体步骤和技术细节，最后给出了一些建议的应用领域和案例。此外，文中还包括详细的MATLAB代码样例，有助于读者更好地理解和运用这种方法。 适合人群：对高维数据分析感兴趣的科研工作者、工程师以及相关领域的专业学生，特别是那些希望通过掌握先进的机器学习算法和技术来提高自己工作效率的人群。 使用场景及目标：①处理含有大量特征变量的数据集；②当自变量间可能存在较强的关联性时提高模型鲁棒性和预测性能；③为各个行业的专业人士（如化工、环保、金融、医药等）提供更多样的数学工具，以便于他们针对各自的具体情况进行更合理的预测和决策。 阅读建议：由于涉及较多的专业术语和技术知识点，建议有一定MATLAB使用经验及统计基础知识的人群进行研读，同时配合实际案例和提供的代码逐步练习加深印象。