matlab的PLS代码

function [solQ_h2datarryww_startxishu]=pls（x0y0x）
pz=[x0y0];
mu=mean（pz）;
sig=std（pz）; %求均值和标准差
rr=corrcoef（pz）; %求相关系数矩阵
data=zscore（pz）; %数据标准化
n=size（x02）;m=size（y02）;num=size（x01）; %n是自变量的个数，m是因变量的个数num是样本点的个数
e0=data（:1:n）;f0=data（:n+1:end）; %提取标准化后的自变量、因变量数据
chg=eye（n）;%对角阵
for i=1:n
%以下计算 w，w*和 t 的得分向量，
matrix=e0‘*f0*f0‘*e0;
[vecval]=eig（matrix）;
val=diag（val）;
[valind]=sort（val‘descend‘）;
w（:i）=vec（:ind（1））;%提出最大特征值对应的特征向量
w_star（:i）=chg*w（:i）;%计算w*的取值
t（:i）=e0*w（:i） %计算成分 ti 的得分
alpha=e0‘*t（:i）/（t（:i）‘*t（:i）） %计算 alpha_i
e=e0-t（:i）*alpha‘ %计算残差矩阵
e0=e;
%以下计算 ss（i）的值
beta=[t（:1:i）ones（num1）]\f0 %求回归方程的系数
beta（end:）=[]; %删除回归分析的常数项
cancha=f0-t（:1:i）*beta; %求残差矩阵
ss（i）=sum（sum（cancha.^2））; %求误差平方和
%以下计算 press（i）
for j=1:n