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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
4 e( S5 D. H& O) v0 o+ D/ U5 K- `between sets of observed variables by means of latent variables. It comprises
) ~* @/ \2 N  ^  v( O! 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of regression and classification tasks as well as dimension reduction techniquesSPSS,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 B& s. M2 k5 \2 l5 M* d0 C0 e
and modeling tools. The underlying assumption of all PLS methods is that the% ?9 t+ H5 l* g% H% C3 B* Z( p
observed data is generated by a system or process which is driven by a small
) s5 O# s! Y; o% D  k% nnumber of latent (not directly observed or measured) variables. Projections of
2 K8 p& Z0 f2 ], b4 i( _9 cthe observed data to its latent structure by means of PLS was developed by
7 S% {1 X* M9 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Herman Wold and coworkers [48, 49, 52].
0 Z  c! O) _8 K9 A' G  O* eSPSS,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 has received a great amount of attention in the field of chemometrics.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,. F0 T* O/ l8 _3 o( j
The algorithm has become a standard tool for processing a wide spectrum
3 z% b+ \  X; b7 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,of chemical data problems. The success of PLS in chemometrics resulted in a
9 g! s. A0 \+ J6 O' A6 N: Olot of applications in other scientific areas including bioinformatics, food research,
& Y: ^4 C- g: ^# gspsschina.cnmedicine, pharmacology, social sciences, physiology–to name but a few
. z1 [& O- `+ I, F8 ?spss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews[28, 25, 53, 29, 18, 22].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,7 d' j6 M# {! R" t1 p$ k7 [: W9 N
This chapter introduces the main concepts of PLS and provides an overview1 ~& M4 A1 @7 e
of 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1 }* t8 h0 I0 n, u
concise introduction, that is, a valuable guide for anyone who is concerned with
7 T- L" |4 g$ 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,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,+ K- y. C7 j% t9 P
In its general form PLS creates orthogonal score vectors (also called latent( V' P8 W4 d- l  ?% _/ C) W
vectors or components) by maximising the covariance between different sets ofspsschina.cn8 K7 s# O2 o5 H5 E- ~4 j9 \2 j
variables. PLS dealing with two blocks of variables is considered in this chapter,
0 \1 [; u9 Z" Y1 D9 |although the PLS extensions to model relations among a higher number of sets
* P9 R! O9 P$ Q7 Jspsschina.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; P' X  P& r) M# |: O& k" [" I
where latent vectors with maximal correlation are extracted [24]. There are different) `9 I! H5 M& J( g
PLS techniques to extract latent vectors, and each of them gives rise to a9 _( \$ l# A5 z! c) V$ i, e% z3 I
variant of PLS.
2 }7 A  m2 r! v0 Q) y, @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 can be naturally extended to regression problems. The predictor andSPSS,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' P0 i4 x% q8 f  I9 c3 F
predicted (response) variables are each considered as a block of variables. PLS. G- \( P4 @3 ~3 @3 r
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论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews. v' E1 U* k6 O% G( K& J9 D
between predictor and response variables is reflected in the way in whichwww.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5 L" D1 u. P8 g* k$ v
score vectors are computed. This variant is known under the names of PLS1 (onespsschina.cn# U" a9 D: Z7 J" q3 o- ^
response 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,& u( A" W9 j' O) w5 F
used to be overlooked by statisticians and is still considered rather an algorithm
" M4 ?8 G! s( H3 qSPSS,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,than a rigorous statistical model [14]. Yet within the last years, interest in the
2 s# Z3 u7 r! x, m, b+ l& D, fstatistical properties of PLS has risen. PLS has been related to other regressionspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews' E+ ?5 V4 R& v  ?- G8 Z: G
methods like Principal Component Regression (PCR) [26] and Ridge Regression
( G7 t, p8 G4 \/ S5 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(RR) [16] and all these methods can be cast under a unifying approach called
' H* Y/ ~" \3 _- d. D- ]continuum regression [40, 9]. The effectiveness of PLS has been studied theoreticallyspss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews* s. _; Z/ c( D. r  u4 r! B# m7 k; d3 V
in terms of its variance [32] and its shrinkage properties [12, 21, 7]. The$ u* o) `) k8 k* j
performance of PLS is investigated in several simulation studies [11, 1].& E( A- i" w$ a' _9 ~- e& R3 ^
PLS can also be applied to classification problems by encoding the class membershipwww.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# X( |" J% D2 i9 r  [$ e
in an appropriate indicator matrix. There is a close connection of PLS1 I- l1 B5 ^! D3 s  l
for classification to Fisher Discriminant Analysis (FDA) [4]. PLS can be applied
+ \$ _# ^, Q" t! f  H; E2 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as a discrimination tool and dimension reduction method–similar to Principal
  R$ b4 v! g2 \Component Analysis (PCA). After relevant latent vectors are extracted, an appropriate
1 C0 n6 }( f2 L0 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,classifier can be applied. The combination of PLS with Support Vectorwww.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) z7 [$ q' w5 ^& D
Machines (SVM) has been studied in [35].
8 R" k& t" X8 rspsschina.cnFinally, the powerful machinery of kernel-based learning can be applied toSPSS,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 i3 x8 \" T1 }( b+ |4 j
PLS. Kernel methods are an elegant way of extending linear data analysis tools* o2 e# t, O3 y: E, L" t
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,
3 E1 n* |9 l2 f+ Y$ b" ispss论坛|spss下载|spss视频|Amos|SEM|SAS|Matlab|Eviews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& Q& j# N; X4 U) d$ a
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,
: W3 k9 _" F  V' R9 Y( _0 kwww.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,数据分析软件使用寿命比上述被替代材料都提高3-8倍 spsschina.cn: A  C1 b8 f8 r8 r# m; u; J' l

    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

  欢迎来料加工处理,其它材料请电话联系.

赵钢:13020038970   QQ:170522323

北京永固运通表面合金科技有限公司  详见www.china863.com

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