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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
, c- `& b0 C: W6 \  n5 x6 jbetween sets of observed variables by means of latent variables. It comprises. z2 p" X; t- _. |
of regression and classification tasks as well as dimension reduction techniquesspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews/ O2 C% G2 I8 B- F1 {3 _0 ]
and modeling tools. The underlying assumption of all PLS methods is that the
1 `6 S% C2 g* ~1 A' @) Wspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviewsobserved data is generated by a system or process which is driven by a small
! p. R0 J# b* f! y0 [, v, x* f7 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number of latent (not directly observed or measured) variables. Projections of
! n: k1 T- F" e8 l( i7 gspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviewsthe observed data to its latent structure by means of PLS was developed by
8 f* _, E6 L# q' mspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|EviewsHerman Wold and coworkers [48, 49, 52].
& N7 X0 k" D* `% A0 R! Q+ l5 ywww.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PLS has received a great amount of attention in the field of chemometrics.  C. e" f  C/ B3 e$ L/ E
The algorithm has become a standard tool for processing a wide spectrum
/ M( Q. T1 `$ u  p  d( K& Xwww.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 chemical data problems. The success of PLS in chemometrics resulted in a
3 t: h+ {5 N* ~7 g+ u. i% h  ^7 B3 {spsschina.cnlot of applications in other scientific areas including bioinformatics, food research,
3 g5 T5 y6 A7 O/ [8 m3 espss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviewsmedicine, pharmacology, social sciences, physiology–to name but a fewSPSS,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,. {9 i! V- |3 ]
[28, 25, 53, 29, 18, 22].spss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews3 E* c; Z( g" k2 ]+ Q+ L- U
This chapter introduces the main concepts of PLS and provides an overview
2 r2 |/ I2 f0 @+ Gspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviewsof its application to different data analysis problems. Our aim is to present a, U" S$ c4 W4 @; H* r" Z
concise introduction, that is, a valuable guide for anyone who is concerned with
: n! {* ~7 K" c7 M6 k, A5 E! bdata analysis.# z% z; i. P5 L# k* l4 T% h
In its general form PLS creates orthogonal score vectors (also called latent
$ b; S, z. L( @& X1 Wspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviewsvectors or components) by maximising the covariance between different sets 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$ |, Q  V9 H$ |3 u
variables. PLS dealing with two blocks of variables is considered in this chapter,5 u2 u( f9 T- v
although the PLS extensions to model relations among a higher number of sets
/ c$ c) k4 o; t# a+ U9 _+ c  `spss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviewsexist [44, 46, 47, 48, 39]. PLS is similar to Canonical Correlation Analysis (CCA)
3 z& ]/ D; o/ q; q" d+ Ywhere latent vectors with maximal correlation are extracted [24]. There are differentspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews2 g/ P6 d" ~) k+ L
PLS techniques to extract latent vectors, and each of them gives rise to a
6 g8 C. u: P, H9 @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,variant of PLS.
" w# a/ ]$ K0 Z; {7 b6 f/ [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,PLS can be naturally extended to regression problems. The predictor and0 F' G7 c; y! H0 ]  x8 T5 M% [
predicted (response) variables are each considered as a block of variables. PLSSPSS,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,' {9 s( J8 _# i$ E: P% @8 I  h
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 asymmetrySPSS,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 h# n% `( h7 S# v1 Q3 o
between predictor and response variables is reflected in the way in which
9 n) r! X4 o0 d! dspsschina.cnscore vectors are computed. This variant is known under the names of PLS1 (one
# k( `* I+ L& Fresponse variable) and PLS2 (at least two response variables). PLS regressionspsschina.cn  l, c' E! _8 @' x' N% ^3 S! b7 f4 Z
used to be overlooked by statisticians and is still considered rather an algorithm
2 H+ E5 ?$ X+ f5 j) w4 Sspsschina.cnthan a rigorous statistical model [14]. Yet within the last years, interest in the
/ C9 b! W& {- ^# `0 i  ]/ i) _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statistical properties of PLS has risen. PLS has been related to other regressionspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews5 Q: X; S; d  ^* p) V( V) ?1 ]2 a
methods like Principal Component Regression (PCR) [26] and Ridge Regression
, \2 d3 e2 v8 \5 D(RR) [16] and all these methods can be cast under a unifying approach called
# X& w0 e5 m3 v4 h) \2 hspsschina.cncontinuum regression [40, 9]. The effectiveness of PLS has been studied theoreticallywww.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 P) H: g( |" I* F( N3 M
in terms of its variance [32] and its shrinkage properties [12, 21, 7]. The; x, t, a& o0 O* `3 K5 s7 K! ^  {
performance of PLS is investigated in several simulation studies [11, 1].
1 M: s. W+ V2 e0 B3 W3 G+ _0 CPLS can also be applied to classification problems by encoding the class membership
' c5 @6 t) `) D9 ~spss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviewsin an appropriate indicator matrix. There is a close connection of PLS
* l9 ]! L: P1 X/ A+ Bfor classification to Fisher Discriminant Analysis (FDA) [4]. PLS can be applied
% P8 S/ A1 V6 x$ t% l2 J8 e7 qspsschina.cnas a discrimination tool and dimension reduction method–similar to Principalspsschina.cn) h) ?. X3 q( L# _
Component Analysis (PCA). After relevant latent vectors are extracted, an appropriate2 D  {" n3 R1 W, A" ^
classifier can be applied. The combination of PLS with Support Vector
/ E" b& N  ]& Z) S6 N8 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Machines (SVM) has been studied in [35].
4 Z6 a0 J; S/ JSPSS,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,Finally, the powerful machinery of kernel-based learning can be applied to6 Z; B2 H& c* g3 @
PLS. Kernel methods are an elegant way of extending linear data analysis tools
, g/ j" ]9 a" e. q! Xspsschina.cnto 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,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( t6 Q! u8 P0 F( ?, o0 Y
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)
3 l$ ]/ s: E( M0 e, Zspss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,spss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews' {# P3 d  e3 T. d: }
使用寿命比上述被替代材料都提高3-8倍
+ J. ^& K1 z2 r/ nspsschina.cn

    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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