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1)  partial least squares-discriiminate analysis(PLS-DA)

偏最小二乘法-判別分析(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技術(shù)測(cè)定樣品的全成分信息,并轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)矩陣,采用模式識(shí)別法中的主成分分析(PCA)、偏最小二乘法-判別分析(PLS-DA)以及聚類(lèi)分析(HCA)進(jìn)行識(shí)別分析。

2)  partial least squares discriminant analysis (PLS

正交偏最小二乘法辨別分析(O-PLS-DA)

3)  partial least squares (PLS)

偏最小二乘分析(PLS)

4)  PLS-DA

偏最小二乘判別分析

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.

使用氫化可的松誘導(dǎo)wistar大鼠建立腎虛模型,NMR分析對(duì)照組、模型組和LWDHT組大鼠的尿液,使用主成分分析(PCA)和偏最小二乘判別分析(PLS-DA)處理圖譜數(shù)據(jù),尋找標(biāo)記物,并解釋代謝產(chǎn)物的變化,相關(guān)代謝通路或代謝網(wǎng)絡(luò)的變化。

5)  Partial least square-discriminant analysis

偏最小二乘-判別分析

6)  partial least squares(PLS)

偏最小二乘法(PLS)

1.

Rapid determination model of the methoxyl group content in plant fibrous material was established by the integration of near-infrared spectroscopy and partial least squares(PLS).

采取偏最小二乘法(PLS)建立起近紅外光譜法快速測(cè)量植物纖維原料的甲氧基含量的模型。

2.

98206 by partial least squares(PLS) regression analysis and the regression coefficient was 0.

將高效液相色譜法測(cè)定的總黃酮含量作為參考標(biāo)準(zhǔn)值用于建模,考察預(yù)測(cè)殘差平方和(Predictive residual error sum of square,PRESS)與主成分之間的關(guān)系,主成分?jǐn)?shù)為2時(shí)得到PRESS最小;用偏最小二乘法(PLS)進(jìn)行回歸分析得到的回歸系數(shù)為0。

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補(bǔ)充資料：偏最小二乘法

分子式：
CAS號(hào)：

性質(zhì)：一種基于特征變量的回歸方法。也可看成是有偏估計(jì)中的一種回歸方法。近年來(lái)在化學(xué)計(jì)量學(xué)的多元校正和模式識(shí)別中得到十分廣泛的應(yīng)用。偏最小二乘法是由瑞典統(tǒng)計(jì)學(xué)家沃爾德（H·Wold）提出，其基本運(yùn)算是基于非線性迭代偏最小二剩算法（nonlinear iterative partial least squares; NIPALS），故有偏最小二乘法之稱(chēng)。它與主成分回歸不同之點(diǎn)就在于它不但分解X矩陣，同時(shí)也分解Y矩陣，并在分解X矩陣時(shí)利用Y矩陣的信息，在分解Y矩陣時(shí)利用X矩陣的信息，從而使回歸結(jié)果更好些。另外，因其本質(zhì)上是一種基于特征變量的解析方法，故也可用于化學(xué)模式識(shí)別之中，進(jìn)行降維處理。由于偏最小二乘法在化學(xué)中得到非常廣泛的應(yīng)用，故很多化學(xué)計(jì)量學(xué)家對(duì)該算法進(jìn)行了改進(jìn)和拓展，提出了快速偏最小二乘、非線性偏最小二乘法、穩(wěn)健偏最小二乘法等。

說(shuō)明：補(bǔ)充資料僅用于學(xué)習(xí)參考，，請(qǐng)勿用于其它任何用途。

參考詞條

判別偏最小二乘法  導(dǎo)數(shù)分光光度法-偏最小二乘法(D1-PLS)  偏最小二乘(PLS)  正交信號(hào)校正偏最小二乘-判別分析  最小二乘-判別分析  部分最小二乘(PLS) 

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