有关用R软件编写偏最小二乘回归和主成分回归的程序
conomy<-data.frame(
  x1=c(149.3, 161.2, 171.5, 175.5, 180.8, 190.7,
       202.1, 212.4, 226.1, 231.9, 239.0),
  x2=c(4.2, 4.1, 3.1, 3.1, 1.1, 2.2, 2.1, 5.6, 5.0, 5.1, 0.7),
  x3=c(108.1, 114.8, 123.2, 126.9, 132.1, 137.7,
       146.0, 154.1, 162.3, 164.3, 167.6),
  y=c(15.9, 16.4, 19.0, 19.1, 18.8, 20.4, 22.7,
      26.5, 28.1, 27.6, 26.3)
)
conomy
conomy.pr<-princomp(~x1+x2+x3, data=conomy, cor=T)
summary(conomy.pr, loadings=TRUE)
pre<-predict(conomy.pr)
conomy$z1<-pre[,1]
conomy$z2<-pre[,2]
lm.sol<-lm(y~z1+z2, data=conomy)
summary(lm.sol)
          以上是主成分回归的程序，但对于偏最小二乘回归却不知如何下手。有没有哪位高人可以帮下忙，写个程序。还有就是在R中如何对矩阵进行标准化呢？也就是矩阵的每一列均值为0，方差为1？
           谢谢了