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Methods


K 均值聚类算法

K 均值聚类算法

K 均值方法是一种常用的聚类技术。在这种分析技术中,用户一开始将会收集样本,并按照某些遥测结果将样本分为数量为 K 的集群。
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PLS-DA

PLS-DA

执行 PLS 判别分析 (PLS-DA) 的目的是为了循环 PCA(主成分分析)的各个成分以使其之间的间隔达到最大化,从而加大各组观察结果之间的间隔。
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PLS 回归

PLS 回归

PLS 回归是一项最新技术,可将主成分分析和多元回归的功能相结合并实现常规化。如果需要从大量独立的数据中预测出一组相互关联的变量,则此技术特别有用。
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Principal Component Analysis - PCA

主成分分析 - PCA

主成分分析 (PCA) 是一种规划方法,可以帮助您将数据表中包含的所有信息实现可视化。
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SIMCA

SIMCA

PLS 中的分类采用 SIMCA(独立软模式类簇法)来执行,以便为可能的分组确定本地模型,并为新的观察结果预测可能存在的归属关系。
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CAMO provided essential multivariate analysis that was critical for our upcoming product launch. Having rigorous statistical models that described our complex process was an awesome starting point to increase our technical understanding. As a result of this support, we have a solid documented foundation of how all the process parameters are correlated to product quality
Ann Jones
CV Global Quality
Novartis Engineering