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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 relations% b0 t% ~7 w1 O7 g  N
between sets of observed variables by means of latent variables. It comprises
" }9 [+ H. t8 Jspsschina.cnof regression and classification tasks as well as dimension reduction techniqueswww.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 X6 O0 Q1 u& K3 u: Z' w
and modeling tools. The underlying assumption of all PLS methods is that 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,7 O, D' H/ o% m/ i0 Y# B
observed data is generated by a system or process which is driven by a small
+ E" O8 ~% s- Zspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviewsnumber of latent (not directly observed or measured) variables. Projections of; d; ?; S: H' z
the observed data to its latent structure by means of PLS was developed by
, z* ~, m' t! x, QHerman Wold and coworkers [48, 49, 52].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- ^; ^( ?# E. p  e; P  h4 e
PLS has received a great amount of attention in the field of chemometrics.
# @- i  u( U4 {4 t5 t5 Pspsschina.cnThe algorithm has become a standard tool for processing a wide spectrum2 e) p5 W) n' F3 ]
of chemical data problems. The success of PLS in chemometrics resulted in a, T# N. P2 v* v  F
lot of applications in other scientific areas including bioinformatics, food research,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; Z: g! Q, [3 H  u3 }0 o; O
medicine, pharmacology, social sciences, physiology–to name but a few
$ \6 \3 Q+ O9 B) `( F: I; O( ?spsschina.cn[28, 25, 53, 29, 18, 22].6 }* F/ i& T9 H; S% c; N8 Y$ Y
This chapter introduces the main concepts of PLS and provides an overview
7 X  `+ A* J: w; S6 }, {  zwww.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
9 m4 @& |% A* P( H4 ^spsschina.cnconcise introduction, that is, a valuable guide for anyone who is concerned with
, D, X% I! ^$ Z: [) L. aspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviewsdata analysis.
# V& q% Q5 f! g! r* XSPSS,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 its general form PLS creates orthogonal score vectors (also called latentspsschina.cn: B, `6 a  L" Y3 m) X% T
vectors or components) by maximising the covariance between different sets of( V1 E  ]$ s: d8 N
variables. PLS dealing with two blocks of variables is considered in this chapter,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," b+ v* m% U* o4 C- i8 f6 @! D5 k
although the PLS extensions to model relations among a higher number of sets
# x6 s4 a! o3 V! t) xexist [44, 46, 47, 48, 39]. PLS is similar to Canonical Correlation Analysis (CCA)
7 X4 I' w) Z9 Tspsschina.cnwhere latent vectors with maximal correlation are extracted [24]. There are different2 l. W* I3 T* d5 n0 J7 \0 z: g
PLS techniques to extract latent vectors, and each of them gives rise to a
+ P1 R7 U! S0 h6 Q6 q9 u# Zspsschina.cnvariant of PLS.spss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews+ T2 t/ [0 G" d
PLS can be naturally extended to regression problems. The predictor andwww.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4 y( l) a' D2 q6 o7 p$ ~
predicted (response) variables are each considered as a block of variables. PLS
, t. G8 q5 h: M4 }2 p6 y1 l$ L6 hspsschina.cnthen 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
8 Y( A7 \& J6 ^between predictor and response variables is reflected in the way in which
$ @6 d- }5 R. }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score vectors are computed. This variant is known under the names of PLS1 (oneSPSS,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,: S- i6 d3 Y" ^9 x' o
response variable) and PLS2 (at least two response variables). PLS regression
: K& R4 L3 h- d6 _, DSPSS,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,used to be overlooked by statisticians and is still considered rather an algorithm
9 B1 O  E, Q4 Cthan 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,: b+ e+ ]' n- K0 R# r1 w' ~2 ~5 R, R
statistical properties of PLS has risen. PLS has been related to other regression
  }1 }, v  C* G" T( M* ]. [  Gspsschina.cnmethods like Principal Component Regression (PCR) [26] and Ridge Regression
3 h) P$ W, w+ O8 Y% b& Z& l(RR) [16] and all these methods can be cast under a unifying approach called
$ e$ @5 H8 a7 Zcontinuum regression [40, 9]. The effectiveness of PLS has been studied theoretically
8 k1 `1 |  q8 n5 z( s* ain terms of its variance [32] and its shrinkage properties [12, 21, 7]. The
  _9 T4 Z# U9 F0 u: w: Rspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviewsperformance of PLS is investigated in several simulation studies [11, 1].
0 H+ Q5 N" C. @8 F. ?% w: F/ Pspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|EviewsPLS can also be applied to classification problems by encoding the class membership% D9 K/ r0 w6 y$ C7 N/ E
in an appropriate indicator matrix. There is a close connection of PLSspsschina.cn+ U, X- _) _' b) ^+ K) D  }: l( |
for classification to Fisher Discriminant Analysis (FDA) [4]. PLS can be applied/ B/ q% D  e- @; o% @0 n
as a discrimination tool and dimension reduction method–similar to PrincipalSPSS,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,5 n" O' T9 a1 C* u6 x
Component Analysis (PCA). After relevant latent vectors are extracted, an appropriate
7 p' p# N. X6 I. z0 iclassifier can be applied. The combination of PLS with Support Vector
( y9 J$ M% V# e- h/ hMachines (SVM) has been studied in [35].+ t. ]( \/ i2 Q5 b; o
Finally, the powerful machinery of kernel-based learning can be applied to, n) y/ i( a% Q: I( a
PLS. Kernel methods are an elegant way of extending linear data analysis tools6 s0 j3 l1 x( ~( B/ ]. A
to nonlinear problems [38].

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只有介绍,灭有书吗?

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离子渗碳化钨处理已荣获国家发明专利(ZL01113768.1)技术开发的碳化钨-钢梯度高级耐磨材料,是碳化钨经高能离子注渗进钢基体内,
! C! V. X  r; l1 R  gwww.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)spss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews. B/ M+ U! N! s
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,spsschina.cn; c. a# {& u' ~4 F  U
使用寿命比上述被替代材料都提高3-8倍
7 }; d1 k" X( }7 f7 L+ I6 p, hwww.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

    1Cr13        硬度 HRC50-53

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

    38CrMoAl         硬度 HRC58-62

    42CrMo          硬度 HRC60-62

    9Cr18    (440) 硬度 HRC60-62

    9SiCr            硬度 HRC60-62

    Cr12    (SKD1) 硬度 HRC60-62

    Cr5MoSiV1 (H13) 硬度 HRC60-62

    5CrMnMo          硬度 HRC62-63

    CrWMn            硬度 HRC62-64

    Cr12MoV  (SKD11) 硬度 HRC63-65

    W6Mo5Cr4V2       硬度 HRC65-67

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