最小冗余最大相关性（MRMR）（MRMR.M） 需要外部库。详情请见MRMR。下载一个更新版本的互信息工具箱 偏最小二乘（PLS）回归系数（ReGCOEF.m） 使用MATLAB统计工具箱中的PLSReress ReliefF（分类）和RReliefF（回归）（ReleFracePr.M.） 从Matlab STATS工具箱中包装Releff.m。这是Matlab R2010B以后提供的。 ReliefF的另一个选择是使用ASU特征选择工具箱中的代码。这使用WEKA

用于matlab模式识别（分类和回归）的特征变量提取方法，竞争性自适应重加权算法（CARS）是通过自适应重加权采样（ARS）技术选择出PLS模型中回归系数绝对值大的波长点，去掉权重小的波长点，利用交互验证选出RMSECV指最低的子集，可有效寻出最优变量组合。(The method of feature variables extraction for matlab pattern recognition (classification and regression), competitive a

偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很 多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归 建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。 偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析，典型相关分析和线性回归分 析方法的特点，因此在分析结果中，除了可以提供一个更为合理的回归模型外，还可以 同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容，提供更丰富、深入的一些 信息。