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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,( w. i; J9 P- Z8 u0 y! ]5 X
between sets of observed variables by means of latent variables. It comprises
  j% C8 X9 Q5 L  ~% kspsschina.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; n$ H* t* q/ j- a5 [# b
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3 Q. y0 i7 v' i  `4 A4 q& c
observed data is generated by a system or process which is driven by a small
2 X! J- Q$ |: l/ w0 Mnumber 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( L& l; r% A( ^0 I
the observed data to its latent structure by means of PLS was developed by
$ m6 S) s. z, X( p2 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Herman Wold and coworkers [48, 49, 52].
6 w9 P  }7 q5 m- }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PLS has received a great amount of attention in the field of chemometrics.
- I' Y- t" ]1 u# Y  p. }# [spsschina.cnThe algorithm has become a standard tool for processing a wide spectrum# x- ^5 ^2 Y7 t7 g" W4 @
of chemical data problems. The success of PLS in chemometrics resulted in a
& ^% [% u, K2 X1 Aspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviewslot of applications in other scientific areas including bioinformatics, food research,
9 S9 |' g" }) D- t7 ispsschina.cnmedicine, pharmacology, social sciences, physiology–to name but a few
0 A4 x2 {) z  jspsschina.cn[28, 25, 53, 29, 18, 22].
, i7 L! {$ j# ^" b3 Y3 F! {! ?3 _% Y) vspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|EviewsThis chapter introduces the main concepts of PLS and provides an overviewSPSS,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,; d8 M* U1 ~- e7 i5 I* H; f
of its application to different data analysis problems. Our aim is to present aspsschina.cn- X# B& w7 g3 k; V; ?1 q
concise introduction, that is, a valuable guide for anyone who is concerned withspsschina.cn" O) @0 `9 Y$ H  V7 g
data 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,) G* U# \& S6 m: w. \9 o
In its general form PLS creates orthogonal score vectors (also called latentSPSS,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,) u8 W% L8 Y, w, w& o$ t) @/ V
vectors or components) by maximising the covariance between different sets ofspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews9 e. Z6 H9 o; [5 L
variables. PLS dealing with two blocks of variables is considered in this chapter,4 ~/ L5 i/ w5 {; k- q* n( p/ }3 G
although the PLS extensions to model relations among a higher number of sets
" l5 C8 o8 Z) }spsschina.cnexist [44, 46, 47, 48, 39]. PLS is similar to Canonical Correlation Analysis (CCA)spss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews. ]" S7 k8 e8 o
where latent vectors with maximal correlation are extracted [24]. There are different
1 ~7 C( w) k$ ]PLS techniques to extract latent vectors, and each of them gives rise to a
$ v! n6 G( A+ x  p6 w7 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variant of PLS.0 v  C8 y" k4 g
PLS can be naturally extended to regression problems. The predictor and
( h, w. Q# r4 `2 G; Y- h$ p8 m, d5 MSPSS,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,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. {& l; {$ ]" D0 D! ~' p- \  }
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
' o+ e0 I0 `/ j  t8 A. Uwww.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between predictor and response variables is reflected in the way in which
7 d0 k: P: Y6 s3 Q' Vspsschina.cnscore vectors are computed. This variant is known under the names of PLS1 (one
  x9 p' W0 N& _) c& d) `3 hspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviewsresponse variable) and PLS2 (at least two response variables). PLS regression
% j6 W* E8 [8 d, x, {% \used to be overlooked by statisticians and is still considered rather an algorithm
7 W) F4 I3 Y7 [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than a rigorous statistical model [14]. Yet within the last years, interest in the
! r3 f1 T4 X. f  R- J/ v9 Lstatistical properties of PLS has risen. PLS has been related to other regressionspsschina.cn8 Y; q& l) j! h8 F
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,. P9 z2 Q% q  l% Q
(RR) [16] and all these methods can be cast under a unifying approach calledspsschina.cn% y: t& {5 x' h3 H
continuum regression [40, 9]. The effectiveness of PLS has been studied theoretically
$ v3 V- U3 u! ^) E0 A  a6 Nspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviewsin terms of its variance [32] and its shrinkage properties [12, 21, 7]. Thespsschina.cn4 h1 q0 C) O7 [) K3 L5 i6 w; X
performance of PLS is investigated in several simulation studies [11, 1].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6 R- `" Z, |3 g5 W6 e
PLS can also be applied to classification problems by encoding the class membership
/ X& A4 K, q. \7 D8 K5 I- Iin an appropriate indicator matrix. There is a close connection of PLS" i' z% K  a5 F. A
for classification to Fisher Discriminant Analysis (FDA) [4]. PLS can be appliedspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews5 @9 F. @3 {4 ^. ]
as a discrimination tool and dimension reduction method–similar to Principal
3 I  j1 s: L! t7 _Component Analysis (PCA). After relevant latent vectors are extracted, an appropriatewww.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 D* i7 B# t5 X* |) E
classifier can be applied. The combination of PLS with Support Vectorspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews% W# |5 f8 M5 R# q3 b: q
Machines (SVM) has been studied in [35].9 J$ l  P) S( o4 m% V! h1 H. @" G
Finally, the powerful machinery of kernel-based learning can be applied to
1 e" ]( z, U* Y- }8 V; n- J0 jspsschina.cnPLS. Kernel methods are an elegant way of extending linear data analysis tools
  C6 E4 u% V. {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,
& X/ d! s/ d! `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|Eviews2 {3 B% P0 h3 N3 W
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, @% N6 M. M) E4 E) |
使用寿命比上述被替代材料都提高3-8倍 6 K- {0 p5 o/ O

    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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