回归模型。因为数据"X"和"Y"都会投影到新空间，PLS系列的方法都被称为双线性因子模型。当Y是分类数据时有「偏最小二乘判别分析（， PLS-DA）」，是PLS的一个变形。偏最小二乘用于查找两个矩阵（"X"和"Y"）的基本关系，即一个在这两个空间对协方差结构建模的隐变量方法。偏最小二乘模型将试图找到"X"空间的多维方向来解释"Y"空间方差最大的多维方向。偏最小二乘回归特别适合当预测矩阵比观测的有更多变量，以及"X"的值中有多重共线性的时候。相比之下，标准的回归在这些情况下不见效（除非它是吉洪诺夫正则化）