| 查看: 7464 | 回复: 1 | |||
[求助]
正交偏最小二乘法（OPLS） 已有1人参与
|
|
请问什么是“正交偏最小二乘法（OPLS）”？ 其与“偏最小二乘法（PLS）"的区别是什么？  |
回复此楼» 猜你喜欢
308求调剂
已经有20人回复
-
中科院总分315求调剂
已经有3人回复
-
求调剂 材料与工程 324分 专硕
已经有3人回复
-
化学工程与技术324调剂
已经有15人回复
-
一志愿矿大，材料工程专硕314分，0856可调都可以
已经有12人回复
-
环氧灌封胶 抗沉剂
已经有4人回复
-
268分085602化学工程调剂
已经有22人回复
-
考研调剂
已经有18人回复
-
还有化工二轮调剂的学校吗
已经有39人回复
-
277 数一104，学硕，求调剂
已经有8人回复
【答案】应助回帖
★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感谢参与，应助指数 +1
梅春515: 金币+15, ★★★很有帮助, 谢谢！ 2015-10-30 10:53:01
感谢参与，应助指数 +1
梅春515: 金币+15, ★★★很有帮助, 谢谢！ 2015-10-30 10:53:01
| PLS是用线性回归模型和最小二乘法把X（描述性变量）和Y（观察变量）投射到一个新的空间，从而能在X空间中的找到一个多维向量最大化表示出Y空间上的变化，找到X和Y最根本的联系。 正交偏最小二乘法（OPLS）是基于PLS的，把连续的变量正交（orthogonal) 投射到 latent structure，从而把变量分成了可以预测的和无关的两种，第一个latent variable可以解释X和Y之间的共同变化，也就是X中变化跟Y变化有关的，第二之后的latent variable是在X变化中对Y无关的（正交的）。如果是不连续的变量，就可以对不同的class进行分类，就是OPLS-DA。X是描述性变量的矩阵，Y是不同的class种类，同样的，第一个latent variable描述的是X中对between class有关联的变化，也就是X对Y分类有关的信息，后面与之正交的latent varible 描述的都是X中within class之间的变化，也就是对Y的分类无关。OPLS相比PLS，分类的准确率并没有改进，只是让结果能更好的被诠释和理解而已。 |
2楼2015-10-27 10:55:13
