说明：Partial Least Squares Analysis article 3

说明：Partial Least Squares Analysis article 2

说明：Partial Least Squares Analysis article 1

说明：PARTIAL LEAST-SQUARES REGRESSION: A TUTORIAL

说明：Partial Least Squares (PLS) Applied to Medical Bioinformatics

说明：PARTIAL LEAST-SQUARES REGRESSION: A TUTORIAL

说明：(1) Matlab自带的PLS回归算法基于SIMPLS，对X和Y进行了中心化处理，但是没有对列进行标准化，如要对变量进行标准化，需要用matlab中的zscore函数对X和Y进行处理。如果ncomp省略，默认的值为min(size(X,1)-1,size(X,2))。 (2) 得分（scores），载荷（loadings）和中心化的X0和Y0之间的关系如下： XL = (XS\X0)' = X0'*XS, YL = (XS\Y0)' = Y0'*XS,

说明：一个包含常用PLS的matlab工具包。

说明：PLS Service Manual- Preliminary

说明：基于偏最小二乘回归的matlab中无信息变量消除算法的特征选择

说明：偏最小二乘法-人工神经网络-支持向量机-极限学习机

说明：偏最小二乘法算法应用样例，傅里叶红外光谱数据处理

说明：利用偏小二乘法模型对样品数据进行降维处理，进行预测

说明：pls_toolbox工具箱可以解决统计领域多个问题的matlab求解问题，比如偏最小二乘问题、多向主元问题、主元分析等等，集成的工具箱方便，而且不需要验证码！

说明：GA-PLS 工具箱 带有算法应用说明

说明：处理光谱数据，预测混合组分各气体浓度，方便易用，精度较高

说明：可应用于最小二乘的计算，对数据进行回归，定量分析等

说明：NIPALS算法写的PLS程序，直接得出建模所需要的5个矩阵。

说明：用NIPALS算法来解释PCA和PLS的关系

说明：pls和pca的代码，python编写，添加数据文件后，修改输入变量的参数，即可直接运行。

说明：竞争性自适应重加权算法（CARS）是通过自适应重加权采样（ARS）技术选择出PLS模型中回归系数绝对值大的波长点，去掉权重小的波长点，利用交互验证选出RMSECV指最低的子集，可有效寻出最优变量组合。

说明：一种数据挖掘算法：部分最小二乘法（PLS)，实测无误，适合初学

说明：偏最小二乘回归的MATLAB实现，根据其中注释使用即可，可当作学习PLS的材料。

说明：自己编写的偏最小二乘回归模型matlab程序，附带详细的说明。 (Matlab partial least squares regression procedures, with detailed instructions.)

说明：[XL,YL] = plsregress(X,Y,ncomp) computes a partial least-squares (PLS) regression of Y

说明：安装32bit-win的spss中PSL所需的所有安装文件，包括PythonPlugInWin32、Python2.5.4、scipy-0.6.0、numpy-1-1.0、PLS.py以及plscommand.xml并附安装说明。 第一步:安装spss17.0 第二步：安装 SPSSStatisticsPythonPlugInWin32_1700.exe 第三步：安装Python2.5.4 第四步：安装scipy-0.6.0和numpy-1-1.0 第五步：复制PLS.py文件到Python安装目录----\Python25\Lib\site-packages\ 复制plscommand.xml文件到spss安装目录----\SPSSInc\Statistics17\extensions，没有extensions文件夹就新建一个。 第六步：打开软件，导入数据，分析-回归-部分最小平方回归。Ok

说明：进行pls+Lda对数据分类，适用于光谱文件进行预处理，降维

说明：网上下载的其他人编写的PLS用于电量预测的程序，有用的下载下来吧

说明：读取光谱数据，并对其进行偏最小二乘计算后实现回归