偏最小二乘算法交叉有效性准则调用函数

function [presscumpressrmsecvrmsec] = crossval（xyrmcvmlvsplititermcoutosc）;
%CROSSVAL Cross-validation for PCA PLS and PCR
%  This function does cross-validation for regression
%  and principal components analysis models by several
%  different methods including:
%   leave-one-out               （‘loo‘）
%   venetian blind              （‘vet‘） 
%   continuous blocks           （‘con‘） 
%   repeated random test sets   （‘rnd‘） 
%
%  The inputs are the scaled predictor variable matrix （x） 
%  predicted variable （y not needed for PCA models） regression method
%  or PCA （rm） which can be:
%   PLS via NIPALS algorithm （‘nip‘）   （Old slow way of doing PLS）
%   PLS via SIMPLS algorithm （‘sim‘）   （New fast way of doing PLS）
%   PCR                      （‘pcr‘）
%   MLR                      （‘mlr‘）
%   PCA                      （‘pca‘）   
%
%  cross-validation method （cvm as described above） number of latent 
%  variables or principal components to calculate （lv） number of
%  sections to split the data into （split needed for ‘vet‘ ‘con‘
%  and ‘rnd‘ cross validations） number of iterations （iter needed
%  for ‘rnd‘） an optional variable which suppresses mean centering
%  of the subsets when set to 0 （mc） an optional variable which
%  supresses the output when set to 0 （out） and an optional variable
%  which specifies the number of orthogonal signal correction components
%  to use （osc） which can be a three element vector which specifies
%  number of components iterations and tolerance （osc = [nocompitertol]）. 
%
%  The outputs are the predictive residual error
%  sum of squares （press） for each subset and the cumulative
%  PRESS （cumpress）. Note that for multivariate y the press
%  output is grouped by output variable i.e. all of the PRESS values
%  for the first variable are followed by all of the PRESS values
%  for the second variable etc. Optional outputs are the root mean
%  square error of cross-validation （rmsecv） and root mean square
%  error of （rmsec）. 
%
%I/O: [presscumpressrmsecvrmsec] = crossval（xyrmcvmlvsplititermcoutosc）;
% 
%  Some examples of how you might call CROSSVAL are:
%   [presscumpress] = crossval（xy‘mlr‘‘loo‘）;
%   [presscumpress] = crossval（xy‘nip‘‘loo‘10）;
%   [presscumpress] = crossval（xy‘pcr‘‘vet‘103）;
%   [presscumpress] = crossval（xy‘nip‘‘con‘105）;
%   [presscumpress] = crossval（xy‘sim‘‘rnd‘10320）;
%
%  To suppress mean centering in the first two cases:
%   [presscumpress] = crossval（xy‘mlr‘‘loo‘[][][]0）;
%   [presscumpress] = crossval（xy‘nip‘‘loo‘10[][]0）;
%
%  To add orthogonal signal correction with 2 components:
%   [presscumpress] = crossval（xy‘sim‘‘vet‘103[][][]2）;
%   [presscumpress] = crossval（xy‘pcr‘‘con‘103[][][]2）;
% 
%  For use with PCA you might call CROSSVAL like:
%   [presscumpress] = crossval（x[]‘pca‘‘loo‘10）;
%   [presscumpress] = crossval（x