Language
Country/Area
No result found
Please try again with a different
query
"Never
Stop
Questioning"
سر المربعات الجزئية الصغرى: كيف تكشف هذه التقنية عن العلاقات المخفية في البيانات؟
<ص>
في عالم علم البيانات، يوجد تدفق لا نهاية له لتقنيات تحليل البيانات، وأحد الأدوات التي تحظى باهتمام متزايد هي المربعات الجزئية الصغرى (PLS). لا تستطيع هذه التقنية الكشف عن الارتباطات بين البيانات فحسب، بل يمكنها أيضًا التعامل مع تحديات مثل وجود متغيرات أكثر من الملاحظات والتعدد الخطي. على عكس طرق الانحدار التقليدية، يبحث PLS عن العلاقات المخفية من خلال تعيين المتغيرات التنبؤية والمتغيرات التابعة في مساحة جديدة.
<ص> الفكرة وراء PLS هي إيجاد العلاقة الأساسية بين مصفوفتين، مصفوفة المتغير المستقل X ومصفوفة المتغير التابع Y. على سبيل المثال، في الكيمياء القياسية، يتم استخدام هذه التقنية على نطاق واسع لتحليل البيانات الكيميائية لإقامة الارتباطات بين خصائص المركبات الكيميائية وخصائصها. من خلال ربط هذه البيانات بأبعاد جديدة، يمكن لـ PLS تحسين القوة التنبؤية لنماذج الانحدار والكشف عن الهياكل المخفية في البيانات.المربعات الجزئية الصغرى هي طريقة إحصائية مناسبة بشكل خاص لحل المشكلات المعقدة في البيانات.
لا يمكن لـ PLS التعامل مع البيانات المرتبطة بشكل كبير فحسب، بل يمكنه أيضًا تحسين أداء النموذج من خلال العثور على الحد الأقصى للتباين.<ص> يعود تطوير هذه التقنية إلى الإحصائي السويدي هيرمان أو. إيه. وولد، الذي قام مع ابنه سفانتي وولد بتطوير PLS. على الرغم من أن تطبيقاتها الأولية كانت تركز بشكل أساسي في مجال العلوم الاجتماعية، إلا أن نطاق تطبيقها قد توسع الآن ليشمل العديد من المجالات مثل علم المعلومات الحيوية، وعلم الأعصاب، والقياس الحسي، وما إلى ذلك. <ص> يعتمد مبدأ عمل PLS على إيجاد الاتجاه في مصفوفة المتغيرات المستقلة الذي يعمل على تعظيم تباين مصفوفة المتغيرات التابعة. في هذه العملية، سوف يقوم PLS بشكل متكرر بالبحث عن أفضل اتجاه للإسقاط وتشكيل نموذج التنبؤ في النهاية. عندما يتم تضمين المزيد من المتغيرات، يمكن لهذه الطريقة تقليل الأبعاد بشكل فعال واكتشاف العلاقات المخفية في البيانات.
تكشف طريقة المربعات الجزئية الصغرى ليس فقط عن الارتباط السطحي للبيانات، بل أيضًا عن البنية العميقة وراءها.<ص> في العديد من التطبيقات، يتم استخدام PLS للتنبؤ بنتائج غير معروفة، مثل التنبؤ بسلوك المستهلك، ودراسات ارتباط الجينات بالمرض، وما إلى ذلك. في هذه الحالات، يقوم PLS بتحسين أدائه التنبئي من خلال تحليل وتعظيم التباين بين البيانات ذات الصلة. <ص> مع تقدم علم البيانات وتكنولوجيا الحوسبة، خضعت تقنية PLS أيضًا للعديد من التوسعات، مثل تقديم طرق جديدة مثل OPLS (الإسقاط المتعامد للبنية الكامنة) وL-PLS. هذه التقنيات مفيدة جدًا في تحليل علاقات البيانات وتحسينها القدرة على تفسير النموذج. لقد أظهر إمكانات أكبر.
<ص> في عصر البيانات الضخمة اليوم، تكمن ميزة PLS في قدرتها على معالجة البيانات عالية الأبعاد بكفاءة، وتحليل العلاقات المعقدة مثل العلامات الجينية وميزات التصوير، والعثور على تطبيقات في مجالات علمية متعددة. ومن خلال هذه التقنية، يستطيع الباحثون العثور على رؤى وأنماط قيمة في كميات هائلة من البيانات. <ص> مع استمرار تقدم التكنولوجيا وتوسع تطبيقاتها، ستواصل PLS لعب دور مهم في الأبحاث المستقبلية وقرارات الأعمال. في مواجهة تحديات البيانات القادمة، يتعين علينا أن نفكر في العلاقات المحتملة التي لم يتم الكشف عنها بعد؟على الرغم من أن هذه التقنيات الجديدة مصممة لتحسين القدرة على التفسير، فإن هدفها النهائي هو تحسين دقة التنبؤ بالنموذج.
Trending Knowledge
nan
في مجتمع اليوم ، كانت الإنترنت والهواتف الذكية متجذرة بعمق في حياتنا ، ولكن في الماضي القريب ، كانت الهواتف الحزبية هي الطريقة الوحيدة للأشخاص في العديد من المناطق النائية للاتصال.على الرغم من أن خطو
قوة المتغيرات الكامنة: كيف تقوم المربعات الصغرى الجزئية بإسقاط البيانات في مساحة جديدة؟
في الإحصاء، هناك طريقة لحل المشاكل المعقدة المتعددة المتغيرات تسمى المربعات الجزئية الصغرى (PLS). تُستخدم هذه التقنية على نطاق واسع في مجالات مثل الكيمياء الحيوية، وعلم المعلومات الحيوية، وحتى العلوم
لماذا تحظى طريقة المربعات الصغرى الجزئية بشعبية كبيرة في مجال الكيمياء؟ اكتشف سحرها!
في تحليل البيانات الإحصائية، أصبحت المربعات الصغرى الجزئية (انحدار PLS) تدريجيًا أداة مهمة، خاصة في الكيمياء والمجالات ذات الصلة. والأمر اللافت للنظر في هذا النهج ليس فقط قدرته على التعامل بفعالية مع