«partial-least-squares» 태그된 질문

SVD와 PCA를 이해하는 사람을 위해 부분 최소 제곱 회귀 (온라인에서 사용 가능) 뒤에 이론을 잘 설명 할 수 있습니까? 온라인에서 여러 출처를 살펴본 결과 엄격하고 접근성이 올바른 조합을 찾지 못했습니다. zi=Xφizi=Xφiz_i=X \varphi_iyTziyTzi y^Tz_i ∥φi∥=1‖φi‖=1\|\varphi_i\|=1zTizj=0ziTzj=0z_i^Tz_j=0i≠ji≠ji \neq j여기서 는 공분산을 최대화하는 순서대로 반복적으로 선택됩니다. 그러나 내가 읽은 후에도 나는 그것이 사실인지 여부와 …

33 regression  references  regularization  svd  partial-least-squares 

PCA, LDA, CCA 및 PLS는 어떤 관련이 있습니까? 그것들은 모두 "스펙트럼"과 선형 대수적이며 매우 잘 이해되어 있습니다 (예를 들어 50 년 이상의 이론이 세워져 있습니다). 그것들은 매우 다른 것들 (차원 축소를위한 PCA, 분류를위한 LDA, 회귀를위한 PLS)에 사용되지만 여전히 매우 밀접하게 관련되어 있다고 느낍니다.

26 pca  discriminant-analysis  partial-least-squares  canonical-correlation 

에 단위 제곱합 (즉, 단위 분산) 이 있어야한다는 추가 제약 조건으로 능선 회귀를 고려하십시오 . 필요한 경우 에는 단위 제곱의 합도 있다고 가정 할 수 있습니다. y를y^y^\hat{\mathbf y}yy\mathbf y β^∗λ=argmin{∥y−Xβ∥2+λ∥β∥2}s.t.∥Xβ∥2=1.β^λ∗=arg⁡min{‖y−Xβ‖2+λ‖β‖2}s.t.‖Xβ‖2=1.\hat{\boldsymbol\beta}_\lambda^* = \arg\min\Big\{\|\mathbf y - \mathbf X \boldsymbol \beta\|^2+\lambda\|\boldsymbol\beta\|^2\Big\} \:\:\text{s.t.}\:\: \|\mathbf X \boldsymbol\beta\|^2=1. \ lambda \ to \ infty 일 때 …

21 pca  regularization  ridge-regression  partial-least-squares  constrained-regression 

부분 최소 제곱 회귀 (PLSR) 또는 부분 최소 제곱 구조 방정식 모델링 (PLS-SEM)에서 "부분"이라는 용어는 무엇을 의미합니까?

16 multiple-regression  least-squares  terminology  sem  partial-least-squares 

감소 된 순위 회귀 및 주성분 회귀는 부분 최소 제곱의 특별한 경우입니까? 이 튜토리얼 (6 페이지의 "목표 비교")에서는 X 또는 Y를 투영하지 않고 부분 최소 제곱을 수행 할 때 (즉, "부분이 아님") 해당 등급이 감소하거나 주성분 회귀가 감소한다고 설명합니다. 이 SAS 설명서 페이지 , "감소 된 순위 회귀"및 "방법 간의 …

16 regression  pca  dimensionality-reduction  partial-least-squares  reduced-rank-regression 

나는 갈 수 있는지 여부를 확인하려 능선 회귀 , LASSO , 주성분 회귀 (PCR), 또는 부분 최소 제곱 변수 / 기능 (의 수가 많은 경우 상황에서 (PLS) ppp ) 및 샘플의 작은 수 ( n<pn<pn np>10np>10np>10n 변수 ( 및 Y )는 서로 다른 각도로 서로 관련 되어 있습니다.XXXYYY 내 질문은이 …

15 regression  pca  lasso  ridge-regression  partial-least-squares 

PLS 회귀 가정 (단일 ) 에 관한 정보를 찾으려고합니다 . 특히 OLS 회귀의 가정과 관련하여 PLS의 가정을 비교하는 데 관심이 있습니다. yyy 나는 PLS의 주제에 관한 많은 문헌을 읽거나 훑어 보았다. Wold (Svante and Herman), Abdi 등의 논문이 있지만 만족스러운 자료를 찾지 못했습니다. Wold et al. (2001) PLS- 회귀 : …

13 regression  assumptions  partial-least-squares 

나는 부분 최소 제곱 (PLS)에서 아주 새로운 오전 나는 R 함수의 출력을 이해하려고 노력 plsr()에서 pls패키지를. 데이터를 시뮬레이션하고 PLS를 실행하겠습니다 : 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 <- scale(y) p <- plsr(yy …

12 r  regression  partial-least-squares 

이 질문은 여기 에서 요청 되었지만 아무도 좋은 대답을하지 못했습니다. 다시 시작하는 것이 좋습니다. 또한 의견 / 질문을 더 추가하고 싶습니다. 첫 번째 질문은 "PLS 경로 모델링"과 "PLS 회귀"의 차이점은 무엇입니까? 좀 더 일반화하기 위해 구조식 모델링 (SEM), 경로 모델링 및 회귀는 무엇입니까? SEM 초점이 응답과 예측 변수 사이의 관계에 …

12 sem  partial-least-squares  path-model 

PCA (Principal Component Analysis)를 수행 할 때 공통적으로 수행해야 할 한 가지는 변수 간의 관계를 조사하기 위해 서로에 대해 두 개의 하중을 플로팅하는 것입니다. 주성분 회귀 및 PLS 회귀를 수행하기위한 PLS R 패키지 와 함께 제공되는 논문 에는 상관 부하 그림 (종이의 그림 7 및 15 페이지 참조) 이라는 다른 …

11 r  pca  terminology  partial-least-squares  biplot 

10 개의 변수로 구성된 데이터 세트가 있습니다. 이 10 개의 변수로 단일 반응 변수를 예측하기 위해 부분 최소 제곱 (PLS)을 실행하고 10 개의 PLS 성분을 추출한 다음 각 성분의 분산을 계산했습니다. 원래 데이터에서 나는 702 인 모든 변수의 분산의 합을 취했습니다. 그런 다음 각 PLS 구성 요소의 분산을이 합계로 나누어 …

10 regression  pca  covariance-matrix  partial-least-squares 

PLS 의 기본 모델은 주어진 행렬 X 와 n 벡터 y 가 X = T P ' + E , y = T q ' + f 와 관련되어 있으며 , 여기서 T 는 잠복 n × k 행렬이며 E , f 는 노이즈 항입니다 ( X , y 가 …

10 regression  confidence-interval  latent-variable  partial-least-squares