在数据分析和机器学习领域，偏最小二乘回归（PLS）是一种强大的多元统计分析方法，它特别适用于处理自变量之间存在高度相关性的问题。🎯本文旨在探讨如何使用MATLAB进行偏最小二乘回归，并重点介绍如何从自变量中提取成分的系数。🚀
首先，我们需要理解什么是偏最小二乘回归。简单来说，它是一种结合了主成分分析和多重线性回归的方法，能够有效地提取数据中的重要信息，并用于预测或分类任务。📖
接下来，在MATLAB中实现PLS的关键步骤包括数据预处理、模型建立以及结果解释。特别地，通过分析自变量成分的系数，我们可以深入了解哪些因素对模型预测最为关键。🔎
最后，利用MATLAB的强大工具箱，如`plsregress`函数，我们可以轻松实现这一过程，并通过可视化工具来直观展示分析结果。📊
希望这篇简短的介绍能帮助你更好地理解和应用偏最小二乘回归技术。如果你有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时查阅MATLAB官方文档或寻求专业指导。📚👩💻
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