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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 relationswww.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* w4 E  l& C! o2 \% {5 T' w
between sets of observed variables by means of latent variables. It comprises
0 A' g' N& ^. N1 Vof regression and classification tasks as well as dimension reduction techniques6 q% a+ i% L: `( K
and modeling tools. The underlying assumption of all PLS methods is that the
  u: C% W1 }( O2 o$ W: ~( owww.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observed data is generated by a system or process which is driven by a small
7 D2 g! \/ }$ W$ D& @number of latent (not directly observed or measured) variables. Projections ofspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews' s6 a9 E# r: e% W4 Z7 U
the observed data to its latent structure by means of PLS was developed by
. h! q4 x( Y9 y% f) WHerman Wold and coworkers [48, 49, 52].spsschina.cn, T2 ^6 t& R) d& o& R* J- j
PLS has received a great amount of attention in the field of chemometrics.
/ l! z1 E( }$ O0 _: K5 Zspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|EviewsThe algorithm has become a standard tool for processing a wide spectrumSPSS,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,/ p) m/ @# e% C2 f! Z
of chemical data problems. The success of PLS in chemometrics resulted in awww.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$ a3 l+ j/ F0 e& d: N
lot of applications in other scientific areas including bioinformatics, food research,
: J% k- {' }( c6 W' n) D) pmedicine, pharmacology, social sciences, physiology–to name but a few& U8 U. W! F0 P
[28, 25, 53, 29, 18, 22].
2 X/ R0 p; T$ ?6 g; h! jspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|EviewsThis chapter introduces the main concepts of PLS and provides an overview
- M) k$ f. t; R: ?( |4 z: u  Aspsschina.cnof its application to different data analysis problems. Our aim is to present awww.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( b; T( b( H% {* }
concise introduction, that is, a valuable guide for anyone who is concerned with
0 s/ h; j, f% \8 T7 q/ a( ?# Aspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviewsdata analysis.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,0 e$ F' u9 b; g" I0 M
In its general form PLS creates orthogonal score vectors (also called latent
3 z1 k  W4 X% d8 C& Q' \  Nspsschina.cnvectors or components) by maximising the covariance between different sets ofSPSS,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,  M* e$ Q% e/ p; b4 d1 W. A
variables. PLS dealing with two blocks of variables is considered in this chapter,
( e- K# Z9 N% q0 x# u# falthough the PLS extensions to model relations among a higher number of sets
& x4 B* ]' ]: B: D0 ]; u$ ~& Oexist [44, 46, 47, 48, 39]. PLS is similar to Canonical Correlation Analysis (CCA)
( F2 `$ F2 s& L; T) J" cSPSS,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,where latent vectors with maximal correlation are extracted [24]. There are different( v% c% W, `' i" l0 q
PLS techniques to extract latent vectors, and each of them gives rise to aspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews5 c. T2 `4 {/ }' L6 u0 R
variant of PLS.
' Y; N5 Q+ X; L' _- cPLS can be naturally extended to regression problems. The predictor andspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews# V+ H4 F8 m7 c7 L+ k6 J  w
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 ^' I! z, d# |7 O; y7 Z
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
; x6 f- B% z  E: M, J; kSPSS,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,between predictor and response variables is reflected in the way in whichspsschina.cn: L$ H" n% z- U! G
score vectors are computed. This variant is known under the names of PLS1 (one
; h/ F6 O, P' h2 b( K1 @spss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviewsresponse variable) and PLS2 (at least two response variables). PLS 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,2 J* p! G/ B/ r5 I
used to be overlooked by statisticians and is still considered rather an algorithmspsschina.cn- d7 M& f4 ~% y% r# t( j& y
than a rigorous statistical model [14]. Yet within the last years, interest in the
* r0 Q4 K4 \- S& ^5 J! D" S* _  qwww.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statistical properties of PLS has risen. PLS has been related to other regression
% l3 m9 G1 v3 V- dmethods like Principal Component Regression (PCR) [26] and Ridge Regression
6 `& i: a1 d: n6 j(RR) [16] and all these methods can be cast under a unifying approach called
( r1 i& }" r; @: d8 y- ~. L' pwww.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continuum regression [40, 9]. The effectiveness of PLS has been studied theoretically
- R% u! f8 H1 y2 gin 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; ]8 B$ P* F2 A* q3 j
performance of PLS is investigated in several simulation studies [11, 1].spss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews5 V1 X7 L4 f- Y, W3 \
PLS can also be applied to classification problems by encoding the class membership
, y2 ?: O; K0 e) w+ \in an appropriate indicator matrix. There is a close connection of PLS7 {5 t5 r/ W+ @( l( Q& O* m1 M
for classification to Fisher Discriminant Analysis (FDA) [4]. PLS can be applied
2 i/ U- u# |0 P/ ~. }4 W6 \as a discrimination tool and dimension reduction method–similar to Principalspsschina.cn7 l+ ^  X, v3 E( \
Component Analysis (PCA). After relevant latent vectors are extracted, an appropriate
! G8 `6 o4 d; x5 P; v+ I$ c9 B/ WSPSS,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,classifier can be applied. The combination of PLS with Support Vector, E2 c$ Z, N& ~1 R6 e
Machines (SVM) has been studied in [35].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& a2 Z1 G  e6 a4 ], N/ \9 @
Finally, the powerful machinery of kernel-based learning can be applied to6 c2 o. K# T3 ~) j
PLS. Kernel methods are an elegant way of extending linear data analysis toolsspsschina.cn0 ?% J# A8 W, H# g) X& ?1 ?
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,
/ v3 E- E; I6 P" G. A" [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)
: e8 n/ ]2 d' sspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews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,/ ^0 V9 k1 j: P) E- D+ D
使用寿命比上述被替代材料都提高3-8倍
5 V' f# ?& j3 ?& m, m% W/ A

    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

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