CARS-PLS 用于光谱数据或色谱数据变量选择的 MATLAB 源码
项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/bec5b 简介
本仓库提供了一个用于光谱数据或色谱数据变量选择的 MATLAB 源码，基于 CARS-PLS（Competitive Adaptive Reweighted Sampling-Partial Least Squares）算法。该算法通过竞争自适应重加权采样方法，结合偏最小二乘回归（PLS），能够有效地筛选出对模型预测性能有显著贡献的变量，从而提高模型的精度和泛化能力。
适用场景
该源码适用于以下场景：
- 光谱数据分析
- 色谱数据分析
- 变量选择与特征提取
- 化学计量学研究
功能特点
- 变量选择：通过 CARS-PLS 算法，自动筛选出对模型预测性能有重要影响的变量。
- 模型优化：减少模型复杂度，提高模型的泛化能力和预测精度。
- 易于使用：提供完整的 MATLAB 源码，用户可以直接运行并应用于自己的数据集。
使用方法
- 下载源码：将本仓库中的 MATLAB 源码文件下载到本地。
- 导入数据：将您的光谱数据或色谱数据导入 MATLAB 环境。
- 运行脚本：运行 CARS-PLS 算法的 MATLAB 脚本，根据提示输入数据路径和参数设置。
- 结果分析：查看变量选择结果，并根据筛选出的变量构建最终的预测模型。
注意事项
- 请确保您的 MATLAB 环境已安装必要的工具箱，如统计和机器学习工具箱。
- 在使用本源码前，建议先对数据进行预处理，如归一化、去噪等操作。
贡献与反馈
如果您在使用过程中遇到任何问题或有改进建议，欢迎通过 GitHub 提交 Issue 或 Pull Request。我们非常欢迎您的贡献和反馈！
许可证
本项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
