偏最小二乘回归（， PLS回归）是一种统计学方法，与主成分回归有关系，但不是寻找响应和独立变量之间最小方差的超平面，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