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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,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,) {! e3 p4 V6 W, d; Z) p
between sets of observed variables by means of latent variables. It compriseswww.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3 p9 t4 @- p! u5 O8 T: d. s( z
of regression and classification tasks as well as dimension reduction techniques* E  E. X& E$ F( f, y
and modeling tools. The underlying assumption of all PLS methods is that thewww.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( H3 J: \. f. M& A
observed data is generated by a system or process which is driven by a small# c: p  ]. O/ a9 u) J
number of latent (not directly observed or measured) variables. Projections of
% e# S7 `3 h" ]5 ~- rSPSS,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 observed data to its latent structure by means of PLS was developed by5 M$ O) l; c  V+ U4 F( v* C
Herman Wold and coworkers [48, 49, 52].
% N0 Y; h* M2 p% {! OPLS has received a great amount of attention in the field of chemometrics.
2 d9 T. S# t1 Z* Hspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|EviewsThe algorithm has become a standard tool for processing a wide spectrumwww.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  k" y- n" [6 P, V$ x# H* K4 S  c
of chemical data problems. The success of PLS in chemometrics resulted in aspsschina.cn: [# A" ]1 G) n0 N
lot of applications in other scientific areas including bioinformatics, food research,
, S$ `" B5 M' d+ [# qspsschina.cnmedicine, pharmacology, social sciences, physiology–to name but a few
) v1 K2 T# t. _' g[28, 25, 53, 29, 18, 22].
0 R0 a6 I2 Z, O4 S8 gThis chapter introduces the main concepts of PLS and provides an overview
- [  u' B3 Y- S- ]- Wof its application to different data analysis problems. Our aim is to present a
  x6 i6 ]/ b& W5 q% bwww.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concise introduction, that is, a valuable guide for anyone who is concerned with
# `; Y+ E6 u( S$ d/ w8 Y7 ydata analysis.
6 ~# p7 a* h! r- B( J) a2 N$ gSPSS,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 latent& o7 o/ z& r* v
vectors or components) by maximising the covariance between different sets of+ Q$ }& g6 F" t* _' T
variables. PLS dealing with two blocks of variables is considered in this chapter,  |, f- e; ]1 c3 F/ U- f
although the PLS extensions to model relations among a higher number of sets
% L4 R9 C. @/ {$ H9 hexist [44, 46, 47, 48, 39]. PLS is similar to Canonical Correlation Analysis (CCA)
5 U- @# H9 q) h5 v; O0 o* 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,where latent vectors with maximal correlation are extracted [24]. There are different( R$ J. y- j4 x9 D
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|Eviews2 p' J* S7 f5 ~$ z% q
variant of PLS.
5 Q7 ~: W1 _- a( nwww.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 can be naturally extended to regression problems. The predictor and/ g- P: Q' j- Y- S7 g
predicted (response) variables are each considered as a block of variables. PLS
" y" H- u: S+ `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
4 C% E  [3 I- Fbetween predictor and response variables is reflected in the way in which
3 w  _# o' ]9 J  d, V% @spsschina.cnscore vectors are computed. This variant is known under the names of PLS1 (one
; x2 g( }' N, f6 {1 \5 ^; {0 qspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviewsresponse variable) and PLS2 (at least two response variables). PLS regression
8 |, T' q  \- R5 `- B' w& _spsschina.cnused to be overlooked by statisticians and is still considered rather an algorithm+ L) s0 A0 k  u2 G* r
than a rigorous statistical model [14]. Yet within the last years, interest in thespss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews7 s! v5 x) }! Z! J: R9 i5 d
statistical properties of PLS has risen. PLS has been related to other regressionspsschina.cn( [5 L' ^; k3 R% x
methods like Principal Component Regression (PCR) [26] and Ridge 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,  \: ?! i2 t& F$ Q( A/ z* S5 d
(RR) [16] and all these methods can be cast under a unifying approach called
  ?# ~5 h, A" ]/ ^8 ]; h) }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continuum regression [40, 9]. The effectiveness of PLS has been studied theoretically
: x* j  j! A- d, N- I3 uin 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|Eviews6 }4 z7 M: f  F* W. z7 ?
performance of PLS is investigated in several simulation studies [11, 1].6 O3 L& G. `, Y  D! q% E* g
PLS can also be applied to classification problems by encoding the class membershipSPSS,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,8 T4 q' _; \$ A! e5 \
in an appropriate indicator matrix. There is a close connection of 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& [) d& ?! x- u5 R
for classification to Fisher Discriminant Analysis (FDA) [4]. PLS can be appliedspsschina.cn* {- d5 U8 ~- }: ?
as a discrimination tool and dimension reduction method–similar to Principal
; T, w7 d5 g( B8 i& TSPSS,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,Component Analysis (PCA). After relevant latent vectors are extracted, an appropriate
4 o6 W' @5 A1 j' x8 r! wclassifier can be applied. The combination of PLS with Support Vector/ ?' e7 B  r& z2 c7 }# t
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  ~) d) B- V: @- ~  y- z1 s, Y
Finally, the powerful machinery of kernel-based learning can be applied to
2 l. W- m+ I, q& W' w$ `) _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. Kernel methods are an elegant way of extending linear data analysis toolsSPSS,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,: D, N! X" \: r8 H; y/ N* B
to 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)6 I6 y/ S( [* }% t
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,
9 I) N& Y8 ^- O2 l. C6 Ispss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews使用寿命比上述被替代材料都提高3-8倍
$ _* J, ?& z* _5 }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

    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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