PLSR 모델에서 잠재 요인을 추출하는 방법<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />안녕 모두,
나는 baltic .jmp의 기본 예제 ( 스펙트럼 데이터 ) 링크에 주어진 " 부분 최소 자승의 예 ".
jmp에서 요소 수를 선택하고 분석 한 후 여러 보고서가 생성됩니다. 필자의 이해를 돕기 위해, 소수의 계수는 대부분의 분산을 설명하는 변수 (이 예제에서 27 개)와 관련이 있습니다. 그렇다면 변수의 위치 / 이름을 식별하는 방법 (이 경우 v1에서 v27까지).
문안 인사,
칸.
제목 : Re : PLSR 모델에서 잠재 요인을 추출하는 방법조언을 해주신 Ian과 Peter에게 감사드립니다. 우선 PLSR은 문헌에서 변수 선택에 널리 사용되었습니다. 잠시 동안 이안이 제안한 것을 시도해 볼 가치가 있습니다. VIP와 계수 플롯으로 가보는 것도 의미가 있습니다.
제목 : Re : PLSR 모델에서 잠재 요인을 추출하는 방법이안의 현명한 조언에 조금을 추가하는 것만으로도 실용적인 관점에서의 경험은 가능한 경우 PLS 관련 분석에 초점을 맞추고 변수 식별에 초점을 맞추고 당신이 찾고있는 원인 / 결과 관계.
제목 : Re : PLSR 모델에서 잠재 요인을 추출하는 방법PLS가 궁극적으로 의존하는 다 변수 접근법이라는 점을 감안할 때 상관 관계 변수 사이에는 변수 선택 (이 경우 v1에서 v27의 '활성 하위 집합')이 어떻게 사용되어야하는지, 또는 사용할지에 대한 논쟁이 있습니다. PLS에서 각 X 변수는 (차원 감소 및 회귀 모두에 대해) 이중 역할을 수행하며 'VIP vs Coefficients'플롯에이를 표시합니다. 그래서 당신이 제안한 것을 시도하기를 원한다면, 이것은 합리적인 출발점이 될 것입니다.
더 많은 세부 정보가 있습니다. 이리 , 또는 PLS에 관한 다른 책에서.
