化学计量学学报，2017;31:e2887。https://doi.org/10.1002/cem.2887
Thanh Tran, Ewa szymazynska, Jan Gerretzen, Lutgarde Buydens, Nelson Lee Afanador, Lionel Blanchet，“PLS模型中成分数量选择的权重随机化测试”，《化学计量学》，第31卷，第5期，2017年5月
引入了权重随机化检验(WRT)来选择PLS中最优的分量数。WRT的目的是使用一个新定义的模型质量度量:连续显著分量数来最小化进入PLS模型的不相关数据量。后者是通过随机化测试确定的，完全符合PLS算法的基本理论。这一开发是迈向完全自动化PLS建模的重要一步。两个应用程序展示了WRT的好处。
关键词:PLS，回归，PLS分量选择，模型质量

例子:

%的例子:
%负载谱
% x =近红外;
% y =辛烷值;
％
获取默认选项
% options = wrtpls('options');
使用默认选项运行WRTPLS
%[reg,xlds,ylds,wts,xscrs,ncomp] = wrtpls(x,y,options);
％
%定制选项
% options = wrtpls('options');
%的选择。figON = 1;
%的选择。Numnonsigs = 1;
%的选择。Maxcomp = 25;
% [reg,xlds,ylds,wts,xscrs,ncomp] = wrtpls(x,y,options);

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Thanh Tran, Ewa szymazynska, Jan Gerretzen, Lutgarde Buydens, Nelson Lee Afanador, Lionel Blanchet, PLS模型中组分数量选择的权重随机化检验，化学计量学杂志，2017;e2887。
DOI:https://doi.org/10.1002/cem.2887