主元分析与偏最小二乘法能较好地解决自变量之间存在的相关性问题，最大限度地概括自变量空间的数据变化信息与自变量对因变量的解释作用，因而被广泛用于解决科学计算、工业控制和信号处理中的特征提取、数据拟合、系统辨识和参数估计等问题。<br /> 王桂增、叶昊编写的《主元分析与偏最小二乘法》从系统自变量的相关性、系统特性的非线性和时变性等实际问题出发，介绍线性与非线性主元分析方法、线性主元回归及其递推算法、线性与非线性偏最小二乘法及其递推算法、核主元分析与核偏最小二乘法等；最后还介绍了主元分析和偏最小二乘法在数据处理、软测量建模和过程监控等方面的应用案例。<br /> 《主元分析与偏最小二乘法》可作为高等学校自动化类专业的高年级本科生和研究生的教学参考书，所述内容对从事统计数据处理、软测量建模与过程监控的科研人员和工程技术人员也具有参考价值。