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Overview and Recent Advances in Partial Least Squares

Overview and Recent Advances in Partial Least Squares

Partial Least Squares (PLS) is a wide class of methods for modeling relationsspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews# x+ i& ]. G8 E5 @. q$ T$ ^) t8 U
between sets of observed variables by means of latent variables. It comprisesspsschina.cn9 q3 z1 z. C2 f& C: A
of regression and classification tasks as well as dimension reduction techniques  |  D( I- V% l6 [
and modeling tools. The underlying assumption of all PLS methods is that the
- |7 C- L. q! Jobserved data is generated by a system or process which is driven by a small! k: }  ]- N; g; A9 O  v, h
number of latent (not directly observed or measured) variables. Projections ofwww.spsschina.com ,spss论坛,数据分析,数据调查,市场调研,SPSS,PLS,DEA,spss下载,spss 下载,spss 教程,spss软件,spss中文版下载,spss免费下载,spss是什么,spss13.0下载,SPSS教程,Spss视频,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件* a% d% W; V1 T2 p
the observed data to its latent structure by means of PLS was developed by
; Q+ {6 V" a% O( G  A; c0 ispss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|EviewsHerman Wold and coworkers [48, 49, 52].SPSS,spss下载,spss 下载,spss 教程,spss软件,spss中文版下载,spss免费下载,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件,spss13.0下载,SPSS教程,Spss视频amos ,sem analysis,spss function,spss net,spss software,spss statistical,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件,PLS,DEA,7 m8 b& V# }9 u* D5 T. t
PLS has received a great amount of attention in the field of chemometrics.
* p' T4 J  D: E1 qSPSS,spss下载,spss 下载,spss 教程,spss软件,spss中文版下载,spss免费下载,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件,spss13.0下载,SPSS教程,Spss视频amos ,sem analysis,spss function,spss net,spss software,spss statistical,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件,PLS,DEA,The algorithm has become a standard tool for processing a wide spectrum
  G9 r6 S8 c% H" v$ k$ qspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviewsof chemical data problems. The success of PLS in chemometrics resulted in aspsschina.cn+ o" Z3 c# U- a7 d5 `7 A9 V
lot of applications in other scientific areas including bioinformatics, food research,
# a( _8 y1 |0 K/ C8 C0 z! [www.spsschina.com ,spss论坛,数据分析,数据调查,市场调研,SPSS,PLS,DEA,spss下载,spss 下载,spss 教程,spss软件,spss中文版下载,spss免费下载,spss是什么,spss13.0下载,SPSS教程,Spss视频,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件medicine, pharmacology, social sciences, physiology–to name but a few
; i  P, ^- C, I, M& jspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews[28, 25, 53, 29, 18, 22].
+ R4 c. q& Y" {1 oSPSS,spss下载,spss 下载,spss 教程,spss软件,spss中文版下载,spss免费下载,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件,spss13.0下载,SPSS教程,Spss视频amos ,sem analysis,spss function,spss net,spss software,spss statistical,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件,PLS,DEA,This chapter introduces the main concepts of PLS and provides an overview
1 T* v+ y8 i- c4 {, swww.spsschina.com ,spss论坛,数据分析,数据调查,市场调研,SPSS,PLS,DEA,spss下载,spss 下载,spss 教程,spss软件,spss中文版下载,spss免费下载,spss是什么,spss13.0下载,SPSS教程,Spss视频,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件of its application to different data analysis problems. Our aim is to present a
  ?6 U+ i  H9 R! r0 f  M1 Y9 wconcise introduction, that is, a valuable guide for anyone who is concerned withspsschina.cn+ k& X; Q2 u8 ^3 V" @: c/ `
data analysis.
% U# V/ \) e9 Q5 w7 Wwww.spsschina.com ,spss论坛,数据分析,数据调查,市场调研,SPSS,PLS,DEA,spss下载,spss 下载,spss 教程,spss软件,spss中文版下载,spss免费下载,spss是什么,spss13.0下载,SPSS教程,Spss视频,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件In its general form PLS creates orthogonal score vectors (also called latent
, l% ?5 W  r! z, f: }. |# E2 }spsschina.cnvectors or components) by maximising the covariance between different sets of
) F7 U8 X  E, N! ~/ [' |+ lvariables. PLS dealing with two blocks of variables is considered in this chapter,
& O" B8 K, Q6 X4 ]' Zspsschina.cnalthough the PLS extensions to model relations among a higher number of sets
- T1 F! A, D; g  ^) z5 sexist [44, 46, 47, 48, 39]. PLS is similar to Canonical Correlation Analysis (CCA)% Z8 K7 o0 M2 N- a
where latent vectors with maximal correlation are extracted [24]. There are differentSPSS,spss下载,spss 下载,spss 教程,spss软件,spss中文版下载,spss免费下载,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件,spss13.0下载,SPSS教程,Spss视频amos ,sem analysis,spss function,spss net,spss software,spss statistical,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件,PLS,DEA,: Y& w, V0 X' v- N
PLS techniques to extract latent vectors, and each of them gives rise to a5 T' P* s) q8 U! |
variant of PLS.8 p( p! x9 u% i  P6 E/ w: ~
PLS can be naturally extended to regression problems. The predictor andspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews9 I; V% v& ?& K  P& d  e: l% j
predicted (response) variables are each considered as a block of variables. PLSwww.spsschina.com ,spss论坛,数据分析,数据调查,市场调研,SPSS,PLS,DEA,spss下载,spss 下载,spss 教程,spss软件,spss中文版下载,spss免费下载,spss是什么,spss13.0下载,SPSS教程,Spss视频,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件7 X% ]: a$ M  C6 {. T. w
then extracts the score vectors which serve as a new predictor representation

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and regresses the response variables on these new predictors. The natural asymmetry
, J0 q* ~! K. C; [  N6 W4 ^between predictor and response variables is reflected in the way in which' B# a, }# Z9 ?. x- R" H8 w
score vectors are computed. This variant is known under the names of PLS1 (one
6 V3 G, `; V8 h  vwww.spsschina.com ,spss论坛,数据分析,数据调查,市场调研,SPSS,PLS,DEA,spss下载,spss 下载,spss 教程,spss软件,spss中文版下载,spss免费下载,spss是什么,spss13.0下载,SPSS教程,Spss视频,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件response variable) and PLS2 (at least two response variables). PLS regression
. T! @. {/ j) y9 n6 t( I' Z9 k6 Mused to be overlooked by statisticians and is still considered rather an algorithmspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews5 ]5 p* D" ]& n
than a rigorous statistical model [14]. Yet within the last years, interest in theSPSS,spss下载,spss 下载,spss 教程,spss软件,spss中文版下载,spss免费下载,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件,spss13.0下载,SPSS教程,Spss视频amos ,sem analysis,spss function,spss net,spss software,spss statistical,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件,PLS,DEA,4 ?( p8 F% l) I5 H9 T
statistical properties of PLS has risen. PLS has been related to other regressionSPSS,spss下载,spss 下载,spss 教程,spss软件,spss中文版下载,spss免费下载,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件,spss13.0下载,SPSS教程,Spss视频amos ,sem analysis,spss function,spss net,spss software,spss statistical,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件,PLS,DEA,% E/ n1 Q: v! M2 b
methods like Principal Component Regression (PCR) [26] and Ridge Regressionspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews6 P" T8 K) V& c: B
(RR) [16] and all these methods can be cast under a unifying approach calledspsschina.cn5 ^: `4 m4 H9 D; O" u# I2 B
continuum regression [40, 9]. The effectiveness of PLS has been studied theoretically
7 z. a) @* |" r% L, x3 S) u% |SPSS,spss下载,spss 下载,spss 教程,spss软件,spss中文版下载,spss免费下载,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件,spss13.0下载,SPSS教程,Spss视频amos ,sem analysis,spss function,spss net,spss software,spss statistical,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件,PLS,DEA,in terms of its variance [32] and its shrinkage properties [12, 21, 7]. Thespss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews: p  x5 I4 L# Z1 E
performance of PLS is investigated in several simulation studies [11, 1].9 [% E2 c' f& r* R- K3 R3 k* b1 o
PLS can also be applied to classification problems by encoding the class membership
" a  y7 R% u1 \4 |' Swww.spsschina.com ,spss论坛,数据分析,数据调查,市场调研,SPSS,PLS,DEA,spss下载,spss 下载,spss 教程,spss软件,spss中文版下载,spss免费下载,spss是什么,spss13.0下载,SPSS教程,Spss视频,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件in an appropriate indicator matrix. There is a close connection of PLS8 T& l# u4 l6 j. L+ ^; b
for classification to Fisher Discriminant Analysis (FDA) [4]. PLS can be appliedwww.spsschina.com ,spss论坛,数据分析,数据调查,市场调研,SPSS,PLS,DEA,spss下载,spss 下载,spss 教程,spss软件,spss中文版下载,spss免费下载,spss是什么,spss13.0下载,SPSS教程,Spss视频,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件" `6 z" q  D; |
as a discrimination tool and dimension reduction method–similar to Principal' V% C+ \: s: z- |) E  `
Component Analysis (PCA). After relevant latent vectors are extracted, an appropriate
6 g5 Q, |$ O. K- Gclassifier can be applied. The combination of PLS with Support Vectorspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews' r( g: y: U# T/ L
Machines (SVM) has been studied in [35].
1 a2 k, R* T$ P5 \' i/ `5 m% }Finally, the powerful machinery of kernel-based learning can be applied to; n: O/ ~) i) f* |
PLS. Kernel methods are an elegant way of extending linear data analysis tools
+ E2 u' f& \' o+ w) bspsschina.cnto nonlinear problems [38].

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只有介绍,灭有书吗?

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形成1.2-1.5㎜厚的超高耐磨合金,该耐磨合金产品用于剧烈磨损的工况中,尽显神奇耐磨功能!(即渗碳化钨处理,简称超耐磨合金)spsschina.cn! T( X! r0 d4 w& E- X" S3 V
替代淬火、渗碳淬火钢及高铬、高锰钢,替代堆焊、喷涂、离子氮化等表面改性耐磨材料,替代高合金工具钢、高速钢、进口耐磨钢和耐磨钢板,
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45#           硬度 HRC53-55

40Cr          硬度 HRC58-60

超耐磨钢板(耐磨钢管)硬度 HRC56-60  

    2Cr13    (420) 硬度 HRC58-60

    3Cr2W8V          硬度 HRC58-60

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