而是通过投影预测变量和观测变量到一个新空间来寻找一个线性回归模型。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