最小二乘-判别分析,partial least squares-discriminant analysis
PLS-DA偏最小二乘判别分析
1.The first step was to apply the NMR approach and pattern recognise methods : principal components analysis(PCA) and partial least squares-discriminatory analysis(PLS-DA) technique to investigate the fluctuation of metabolites among the kidney-deficiency syndrome rats,the normal rats and the LWDHT treated rats.使用氢化可的松诱导wistar大鼠建立肾虚模型,NMR分析对照组、模型组和LWDHT组大鼠的尿液,使用主成分分析(PCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)处理图谱数据,寻找标记物,并解释代谢产物的变化,相关代谢通路或代谢网络的变化。
3)Partial least square-discriminant analysis偏最小二乘-判别分析
4)orthogonal single collection partial least squares discriminant analysis正交信号校正偏最小二乘-判别分析
5)partial least squares-discriiminate analysis(PLS-DA)偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)
1.japonicus,and using pattern recognitions,such as principal component analysis(PCA),partial least squares-discriiminate analysis(PLS-DA),and hierarchical cluster analysis(HCA) to analyze the data from the 1H-NMR spectra.方法以1H-NMR技术测定样品的全成分信息,并转化成数据矩阵,采用模式识别法中的主成分分析(PCA)、偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)以及聚类分析(HCA)进行识别分析。
6)discriminant partial least squares判别部分最小二乘
1.The proposed method includes two models: MPCA (multiway principal component analysis) model and MDPLS (multiwaydiscriminant partial least squares) model.这种方法包括两个模型: 多向主元分析 (MPCA) 模型和多向判别部分最小二乘 (MDPLS) 模型。
延伸阅读
非线性最小二乘拟合分子式：CAS号：性质：用最小二乘法拟合非线性方程。有些变量之间的非线性模型，通过变量变换可以化为线性模型，此称为外在线性。而有些变量之间的非线性模型，通过变量变换不能化为线性模型，通称为内在非线性。对于非线性模型y=f(ξ,θ)+ε，其残差平方和。S(θ)是θ的函数，当模型关于θ是非线性的，正规方程关于θ也是非线性的。基于使残差平方和s(θ)达到极小的原理求出θ的估计值，拟合非线性回归方程。
