PLSR

PLSR，即偏最小二乘回歸法（PLSR：partial least squares regression)，是一種新型的多元統計數據分析方法，它主要研究的是多因變數對多自變數的回歸建模，特別當各變數內部高度線性相關時，用偏最小二乘回歸法更有效。

即偏最小二乘回歸法

偏最小二乘回歸法（ PLSR：partial least squares regression)：是一種新型的多元統計數據分析方法，它主要研究的是多因變數對多自變數的回歸建模，特別當各變數內部高度線性相關時，用偏最小二乘回歸法更有效。另外，偏最小二乘回歸較好地解決了樣本個數少於變數個數等問題。 　偏最小二乘法是集主成分分析、典型相關分析和多元線性回歸分析3種分析方法的優點於一身。它與主成分分析法都試圖提取出反映數據變異的最大信息，但主成分分析法只考慮一個自變數矩陣，而偏最小二乘法還有一個“回響”矩陣，因此具有預測功能。