Статьи на зарубежных сайтах

Уменьшение числа компонент моделей PCR/PLSR проекцией на подпространство

Rolf Ergon

Аннотация: Латентные переменные, используемые в регресси главных компонент (principal component regression, PCR) или регрессии проекций на латентные структуры (partial least squares regression, PLSR) часто используют большое число компонент, что затрудняет интерпретацию нагрузок (loadings) и счетов (scores). Поэтому необходимо уменьшать число компонент без потери предсказательной способности модели. Для этой цели предложено использовать проекции модельных объектов на подпространство оценок для откликов. Предложеный подход был применен к трем реальным выборкам данных.

Ссылки по теме: * Оценка колебаний гетероскедастичных погрешностей измерения
* Использование содержательных и формальных моделей для классификации медицинских...
* Определение характеристик турецкой бутилированной воды с использованием методов...

Источник: Reduced PCR/PLSR models by subspace projections

Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems

24 ноября 2005

Список статей