偏最小二乘法英語

偏最小二乘法（Partial Least Squares, PLS）是一種多元統計分析方法，用於分析具有大量變數的數據集，特別是在變數之間存在高度相關性時。這種方法結合了回歸分析和 Principal Component Analysis（PCA）的優點，用於減少數據維度，同時保持數據的重要結構。

在英語中，偏最小二乘法的縮寫是 PLS，通常用於化學計量學、生物信息學、市場研究和其他需要處理高維數據集的領域。PLS 可以用於建模因變數（回響變數）和多個自變數（預測變數）之間的關係，尤其是在自變數之間存在多重共線性時。

PLS 分析的步驟通常包括：

1. 數據預處理，包括中心化、縮放等。
2. 計算主成分（Principal Components），這些成分解釋了數據的大部分變異。
3. 通過最小化殘差平方和來建立模型，同時考慮因變數和自變數之間的關係。
4. 評估模型的性能，並進行必要的調整。

PLS 分析的優點包括：

• 能夠處理高維數據集，特別是當變數之間存在高度相關性時。
• 可以同時分析多個因變數和多個自變數。
• 能夠提供數據降維，使得結果更容易解釋。

PLS 分析的缺點包括：

• 對於數據集的大小和結構有一定的要求，不適合所有類型的數據。
• 模型的解釋和診斷可能比較複雜。
• 模型的選擇和參數的設定需要一定的經驗和專業知識。

偏最小二乘法在化學、生物學、藥學、農業科學、食品科學、環境科學、材料科學、社會科學等多個領域都有廣泛的套用。