scholarly journals A comparison of partial least squares (PLS) and sparse PLS regressions in genomic selection in French dairy cattle

2012 ◽  
Vol 95 (4) ◽  
pp. 2120-2131 ◽  
Author(s):  
C. Colombani ◽  
P. Croiseau ◽  
S. Fritz ◽  
F. Guillaume ◽  
A. Legarra ◽  
...  
Keyword(s):  
Dairy Cattle ◽  
Least Squares ◽  
Genomic Selection ◽  
Partial Least Squares

scholarly journals The optimal number of partial least squares components in genomic selection for pork pH

2017 ◽  
Vol 47 (1) ◽  
Author(s):  
Fernanda Gomes da Silveira ◽  
Darlene Ana Souza Duarte ◽  
Lucas Monteiro Chaves ◽  
Fabyano Fonseca e Silva ◽  
Ivan Carvalho Filho ◽  
...  
Keyword(s):  
Least Squares ◽  
Genomic Selection ◽  
Multiple Regression ◽  
Partial Least Squares ◽  
Predictive Accuracy ◽  
Principal Component ◽  
Theoretical Background ◽  
Optimal Number ◽  
Number Of Components ◽  
Regression Techniques

ABSTRACT: The main application of genomic selection (GS) is the early identification of genetically superior animals for traits difficult-to-measure or lately evaluated, such as meat pH (measured after slaughter). Because the number of markers in GS is generally larger than the number of genotyped animals and these markers are highly correlated owing to linkage disequilibrium, statistical methods based on dimensionality reduction have been proposed. Among them, the partial least squares (PLS) technique stands out, because of its simplicity and high predictive accuracy. However, choosing the optimal number of components remains a relevant issue for PLS applications. Thus, we applied PLS (and principal component and traditional multiple regression) techniques to GS for pork pH traits (with pH measured at 45min and 24h after slaughter) and also identified the optimal number of PLS components based on the degree-of-freedom (DoF) and cross-validation (CV) methods. The PLS method out performs the principal component and traditional multiple regression techniques, enabling satisfactory predictions for pork pH traits using only genotypic data (low-density SNP panel). Furthermore, the SNP marker estimates from PLS revealed a relevant region on chromosome 4, which may affect these traits. The DoF and CV methods showed similar results for determining the optimal number of components in PLS analysis; thus, from the statistical viewpoint, the DoF method should be preferred because of its theoretical background (based on the "statistical information theory"), whereas CV is an empirical method based on computational effort.

An fMRI study examining spatial navigation through a virtual environment: Partial least squares analysis

2005 ◽  
Author(s):  
Richard Mraz ◽  
Nancy J. Lobaugh ◽  
Genevieve Quintin ◽  
Konstantine K. Kakzanis ◽  
Simon J. Graham
Keyword(s):  
Least Squares ◽  
Virtual Environment ◽  
Partial Least Squares ◽  
Spatial Navigation ◽  
Partial Least Squares Analysis ◽  
Fmri Study

Controlling in der Produktentwicklung

Controlling ◽  
2020 ◽  
Vol 32 (3) ◽  
pp. 45-50
Author(s):  
Marc Janka
Keyword(s):  
Least Squares ◽  
Partial Least Squares ◽  
Finite Mixture

Gemeinhin gilt die Annahme, dass das Controlling für viele deutsche Unternehmen auch oder besonders in der Produktentwicklung von großer Bedeutung ist und vor allem unter Umfeldunsicherheit ein wesentlicher Erfolgsfaktor sein kann. Der vorliegende Beitrag zeigt unter Anwendung einer für die Controlling-Forschung neuartigen Methode zur Schätzung von Mischverteilungen mittels partieller Regressionen (englisch finite mixture partial least squares [FIMIX-PLS]), ob diese Annahme für alle Unternehmen gleichermaßen gilt.

Partial Least Squares Strukturgleichungsmodellierung

2017 ◽  
Author(s):  
Joseph F. Hair ◽  
Sven Hauff ◽  
G. Tomas M. Hult ◽  
Nicole F. Richter ◽  
Christian M. Ringle ◽  
...  
Keyword(s):  
Least Squares ◽  
Partial Least Squares

Use of reflectance spectroscopy to estimate the organic carbon and CaCO3 contents of soils

2012 ◽  
Vol 61 (2) ◽  
pp. 277-290 ◽  
Author(s):  
Ádám Csorba ◽  
Vince Láng ◽  
László Fenyvesi ◽  
Erika Michéli
Keyword(s):  
Organic Carbon ◽  
Least Squares ◽  
Partial Least Squares ◽  
Partial Least Squares Regression ◽  
Mean Squared Error ◽  
Reflectance Spectroscopy ◽  
Least Squares Regression ◽  
Root Mean Squared Error ◽  
Squared Error

Napjainkban egyre nagyobb igény mutatkozik olyan technológiák és módszerek kidolgozására és alkalmazására, melyek lehetővé teszik a gyors, költséghatékony és környezetbarát talajadat-felvételezést és kiértékelést. Ezeknek az igényeknek felel meg a reflektancia spektroszkópia, mely az elektromágneses spektrum látható (VIS) és közeli infravörös (NIR) tartományában (350–2500 nm) végzett reflektancia-mérésekre épül. Figyelembe véve, hogy a talajokról felvett reflektancia spektrum információban nagyon gazdag, és a vizsgált tartományban számos talajalkotó rendelkezik karakterisztikus spektrális „ujjlenyomattal”, egyetlen görbéből lehetővé válik nagyszámú, kulcsfontosságú talajparaméter egyidejű meghatározása. Dolgozatunkban, a reflektancia spektroszkópia alapjaira helyezett, a talajok ösz-szetételének meghatározását célzó módszertani fejlesztés első lépéseit mutatjuk be. Munkánk során talajok szervesszén- és CaCO3-tartalmának megbecslését lehetővé tévő többváltozós matematikai-statisztikai módszerekre (részleges legkisebb négyzetek módszere, partial least squares regression – PLSR) épülő prediktív modellek létrehozását és tesztelését végeztük el. A létrehozott modellek tesztelése során megállapítottuk, hogy az eljárás mindkét talajparaméter esetében magas R2értéket [R2(szerves szén) = 0,815; R2(CaCO3) = 0,907] adott. A becslés pontosságát jelző közepes négyzetes eltérés (root mean squared error – RMSE) érték mindkét paraméter esetében közepesnek mondható [RMSE (szerves szén) = 0,467; RMSE (CaCO3) = 3,508], mely a reflektancia mérési előírások standardizálásával jelentősen javítható. Vizsgálataink alapján arra a következtetésre jutottunk, hogy a reflektancia spektroszkópia és a többváltozós kemometriai eljárások együttes alkalmazásával, gyors és költséghatékony adatfelvételezési és -értékelési módszerhez juthatunk.

Speech Emotion Recognition Based on Sparse Representation

2013 ◽  
Vol 38 (4) ◽  
pp. 465-470 ◽  
Author(s):  
Jingjie Yan ◽  
Xiaolan Wang ◽  
Weiyi Gu ◽  
LiLi Ma
Keyword(s):  
Dimensionality Reduction ◽  
Emotion Recognition ◽  
Least Squares ◽  
Partial Least Squares ◽  
Partial Least Squares Regression ◽  
Speech Emotion Recognition ◽  
Least Squares Regression ◽  
Computer Science Pedagogy ◽  
Reduction Methods ◽  
Analysis Computer

Abstract Speech emotion recognition is deemed to be a meaningful and intractable issue among a number of do- mains comprising sentiment analysis, computer science, pedagogy, and so on. In this study, we investigate speech emotion recognition based on sparse partial least squares regression (SPLSR) approach in depth. We make use of the sparse partial least squares regression method to implement the feature selection and dimensionality reduction on the whole acquired speech emotion features. By the means of exploiting the SPLSR method, the component parts of those redundant and meaningless speech emotion features are lessened to zero while those serviceable and informative speech emotion features are maintained and selected to the following classification step. A number of tests on Berlin database reveal that the recogni- tion rate of the SPLSR method can reach up to 79.23% and is superior to other compared dimensionality reduction methods.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document