Класс линейных методов для моделирования взаимосвязи между двумя группами переменных, X и Y. Включает регрессию PLS.
Кто-нибудь может порекомендовать хорошее изложение теории за частичной регрессией наименьших квадратов (доступно онлайн) для тех, кто понимает SVD и PCA? Я просмотрел многие источники в Интернете и не нашел ничего, что имело бы правильное сочетание строгости и доступности. zi=Xφizi=Xφiz_i=X...
Как связаны PCA, LDA, CCA и PLS? Все они кажутся «спектральными» и линейными алгебраическими и очень хорошо понятными (скажем, 50+ лет теории, построенной вокруг них). Они используются для самых разных вещей (PCA для уменьшения размерности, LDA для классификации, PLS для регрессии), но все же они...
Рассмотрим регрессию гребня с дополнительным ограничением, требующим, чтобы имел единичную сумму квадратов (эквивалентно, единичную дисперсию); при необходимости можно предположить, что имеет единичную сумму квадратов:y^y^\hat{\mathbf y}yy\mathbf y...
Что означает термин «частичный» в моделировании структурных уравнений с частичной наименьших квадратов (PLSR) или частичных наименьших квадратов
Являются ли регрессия с пониженным рангом и регрессия главных компонентов просто частными случаями частичных наименьших квадратов? В этом руководстве (Страница 6, «Сравнение целей») утверждается, что когда мы делаем частичные наименьшие квадраты без проецирования X или Y (то есть «не частичные»),...
Я пытаюсь понять, следует ли использовать регрессию гребня , LASSO , регрессию главных компонентов (PCR) или частичные наименьшие квадраты (PLS) в ситуации, когда имеется большое количество переменных / признаков ( ) и меньшее количество выборок ( ) и моя цель - прогноз.ппpп < рN<пn nр >...
Я пытаюсь найти информацию относительно предположений о регрессии PLS (одиночный ). Я особенно заинтересован в сравнении допущений PLS с регрессией OLS. YYy Я прочитал / пролистал много литературы по теме PLS; работы Вольда (Сванте и Германа), Абди и многих других, но не нашли удовлетворительного...
Я очень новичок в частичных наименьших квадратах (PLS) и пытаюсь понять вывод функции R plsr()в plsпакете. Давайте смоделируем данные и запустим PLS: library(pls) n <- 50 x1 <- rnorm(n); xx1 <- scale(x1) x2 <- rnorm(n); xx2 <- scale(x2) y <- x1 + x2 + rnorm(n,0,0.1); yy <-...
Этот вопрос был задан здесь, но никто не дал хорошего ответа. Поэтому я думаю, что это хорошая идея, чтобы поднять это снова, а также я хотел бы добавить еще несколько комментариев / вопросов. Первый вопрос: в чем разница между «моделированием пути PLS» и «регрессией PLS»? Чтобы сделать его более...
При анализе основных компонентов (PCA) обычно нужно распределить две нагрузки друг на друга, чтобы исследовать отношения между переменными. В документе, сопровождающем пакет PLS R для выполнения регрессии главных компонентов и регрессии PLS, есть другой график, называемый графиком корреляционных...
Базовая модель PLS состоит в том, что заданная матрица и вектор связаны соотношением где - скрытая матрица , и - шумовые условия (сссуммируя центрированы).X n y X = T P ′ + E , y = T q ′ + f , T n × k E , f X , yн × мn×mn \times mИксXXNnnYyyX=TP′+E,X=TP′+E,X = T P' + E, y=Tq′+f,y=Tq′+f,y = T q' +...
У меня есть набор данных, состоящий из 10 переменных. Я запустил частичные наименьшие квадраты (PLS), чтобы предсказать одну переменную ответа по этим 10 переменным, извлек 10 компонентов PLS, а затем вычислил дисперсию каждого компонента. По исходным данным я взял сумму дисперсий всех переменных,...