PLS（PartialLeastSquares，偏最小二乘）概念模型是一种多变量统计分析方法，主要用于处理高维数据、多重共线性问题以及预测建模。它通过提取自变量和因变量之间的潜在变量（latentvariables）来建立线性关系模型，特别适用于样本量较小但变量较多的场景。PLS模型的核心思想是最大化自变量与因变量之间的协方差，通过降维技术（如主成分分析）提取关键信息，同时避免过拟合问题。它在化学计量学、生物信息学、经济学、市场营销等领域有广泛应用，例如光谱数据分析、消费者行为预测、金融风险评估等。PLS的优势在于能够处理噪声数据、缺失值以及多重相关性，且适用于多种数据类型（连续型、分类变量等）。常见的扩展模型包括PLS回归（PLSR）、PLS路径模型（PLS-PM）等，广泛应用于工业优化、社会科学研究和机器学习建模中。
