内容摘要：
本文深入解析主成分回归（PCR）的原理与MATLAB实现，结合Hald水泥数据案例对比PCR与普通回归的性能差异。详细讲解特征值筛选策略（累积贡献率、交叉验证），并提供单参数估计优化方法。通过完整代码与可视化结果，助力读者掌握高维数据建模与多重共线性处理技巧。

关键词：主成分回归 特征值筛选 多重共线性 MATLAB实现 交叉验证—

1. 主成分回归（PCR）概述

主成分回归（Principal Component Regression, PCR）是主成分分析（PCA）与线性回归的结合方法，旨在解决多重共线性问题。当自变量高度相关时，传统最小二乘法（OLS）的回归系数估计不稳定，而PCR通过降维消除共线性，提升模型鲁棒性。其核心步骤包括：

1. PCA降维：提取主成分作为新自变量。
2. 回归建模：用主成分对因变量进行线性拟合。
3. 结果反演：将主成分回归系数映射回原始变量空间。

2. PCR的数学原理

2.1 模型构建

设原始自变量矩阵为 $X$（$n\times p$），因变量为 $y$（$n\times 1$）。PCA提取前 $k$ 个主成分 $Z=X{Q}_k$，其中 $Q_k$ 为前 $k$ 个特征向量组成的矩阵。PCR模型为：
$$y={\beta }_0+Z\alpha +ϵ$$
其中 $\alpha$ 为主成分回归系数。通过最小二乘法估计 $\alpha$，再反推原始变量系数：
$$\hat{\beta }=Q_k\alpha$$

2.2 优势与局限

优势：

• 消除多重共线性，提升模型稳定性。
• 降维减少噪声干扰。

局限：

• 主成分的物理意义不直观。
• 需平衡降维损失的信息量与模型简化需求。

3. 特征值因子筛选策略

3.1 累积贡献率法

保留前 $k$ 个主成分，使其累积贡献率超过阈值（如85%）：
$$\text{累积贡献率}=\frac{{\sum }_{i=1}^k{\lambda }_i}{{\sum }_{i=1}^p{\lambda }_i}$$

3.2 Kaiser准则

仅保留特征值 ${\lambda }_i>1$ 的主成分（适用于相关系数矩阵）。

3.3 交叉验证法

通过交叉验证选择使预测误差最小的主成分数 $k$。

4. MATLAB实战：Hald水泥问题

4.1 数据与问题描述

Hald水泥数据集包含13组样本，研究4种化学成分（$x_1$~$x_4$）对水泥热释放量（$y$）的影响。原始变量高度相关，需通过PCR构建稳定模型。

数据矩阵示例：

4.2 相关系数矩阵分析

计算自变量相关系数矩阵：
$$\left[\begin{array}{cccc}1.00& 0.23& -0.82& -0.25\\ 0.23& 1.00& -0.14& -0.97\\ -0.82& -0.14& 1.00& 0.03\\ -0.25& -0.97& 0.03& 1.00\end{array}\right]$$
发现 $x_2$ 与 $x_4$ 高度负相关（$r=-0.97$），存在严重多重共线性。

5. MATLAB代码实现

5.1 数据标准化与PCA

clc; clear;  
load sn.txt; % 加载数据（x1~x4, y）  
X = sn(:, 1:4); y = sn(:, 5);  

% 数据标准化  
X = zscore(X);  
y = zscore(y);  

% 计算主成分  
[coeff, score, latent] = pca(X);  
cum_contr = cumsum(latent) / sum(latent);  

% 绘制累积贡献率曲线  
figure;  
plot(cum_contr, 'o-', 'LineWidth', 1.5);  
xlabel('主成分序号'); ylabel('累积贡献率');  
title('主成分累积贡献率');  
grid on;  

输出结果：

• 特征值：${\lambda }_1=2.24,{\lambda }_2=1.58,{\lambda }_3=0.19,{\lambda }_4=0.002$。
• 前2个主成分累积贡献率：$(2.24+1.58)/4.01\approx 95.3\%$。

5.2 主成分回归建模

% 选择前2个主成分  
k = 2;  
Z = score(:, 1:k);  

% 主成分回归  
model_pcr = fitlm(Z, y);  
disp(model_pcr);  

% 反推原始变量系数  
alpha = model_pcr.Coefficients.Estimate(2:end);  
beta_pcr = coeff(:, 1:k) * alpha;  
beta0_pcr = model_pcr.Coefficients.Estimate(1) - mean(X) * beta_pcr;  

% 普通最小二乘法回归  
model_ols = fitlm(X, y);  
disp(model_ols);  

5.3 结果对比

主成分回归方程：
$$\hat{y}=85.74+1.31x_1+0.27x_2-0.14x_3-0.38x_4$$

普通回归方程：
$$\hat{y}=62.41+1.55x_1+0.51x_2+0.10x_3-0.14x_4$$

性能对比：

6. 特征值因子筛选的MATLAB进阶

6.1 交叉验证选择主成分数

% 交叉验证（10折）  
mse_cv = zeros(4, 1);  
for k = 1:4  
    cv_model = fitrlinear(X, y, 'Learner', 'leastsquares', ...  
        'KFold', 10, 'PCA', true, 'NumComponents', k);  
    mse_cv(k) = kfoldLoss(cv_model);  
end  

% 绘制MSE曲线  
figure;  
plot(1:4, mse_cv, 'o-', 'LineWidth', 1.5);  
xlabel('主成分数'); ylabel('交叉验证MSE');  
title('交叉验证选择主成分数');  
grid on;  

结论：若 $k=2$ 时MSE最小，则选择前2个主成分。

6.2 单参数主成分估计

杨虎提出的单参数估计法可进一步优化系数稳定性：
$$\hat{\beta }=QA{Q}^T\alpha$$
其中 $A$ 为对角矩阵，元素为 $\frac{{\lambda }_i-1+\theta }{{\lambda }_i}$ 或 $\theta {\lambda }_i$。

MATLAB实现：

theta = 0.5; % 平滑参数  
lambda = latent;  
r = 2; % 保留前2个主成分  
A = diag([(lambda(1:r) - 1 + theta) ./ lambda(1:r), theta * lambda(r+1:end)]);  
beta_pcr_smooth = coeff * A * coeff' * beta_pcr;  

7. 总结与扩展

7.1 核心要点

1. PCR优势：通过降维解决多重共线性，提升模型泛化能力。
2. 特征值筛选：累积贡献率与交叉验证结合，平衡信息损失与模型复杂度。
3. MATLAB工具：pca、fitlm、kfoldLoss 是实现PCR的核心函数。

7.2 应用场景

• 经济学：构建宏观经济指标。
• 生物信息学：提取基因表达特征。
• 工程学：优化传感器数据建模。