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Verfahren


K Means Clustering

K Means Clustering

Das K-Means-Verfahren ist ein häufig angewendetes Clusteranalyseverfahren. Bei dieser Analyse beginnt der Anwender mit einer Probengruppe und versucht, diese anhand spezifischer Distanzwerte in eine Anzahl von „k“ Clustern zu gruppieren. Mehr dazu...


PLS-DA

PLS-DA

Die PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis, Diskriminanzanalyse mit kleinsten partiellen Quadraten) dient dazu, die Trennung von Beobachtungsgruppen zu präzisieren. Dazu werden Komponenten der PCA (Principal Components Analysis, Hauptkomponentenanalyse) nach Möglichkeit so rotiert, dass die größtmögliche Trennung der Mehr dazu...


PLS-Regression

PLS-Regression

Die PLS-Regression (Partial Least Squares Regression, Regression mit kleinsten partiellen Quadraten) ist ein neues Verfahren, das Merkmale der PCA und der multiplen Regression kombiniert und generalisiert. Dieses Verfahren ist insbesondere nützlich, um einen Satz abhängiger Variablen aus einem (sehr) großen Satz unabhängiger Variablen zu prognostizieren Mehr dazu...


Principal Component Analysis - PCA

Principal Component Analysis - PCA

Bei der PCA (Principal Component Analysis, Hauptkomponentenanalyse) handelt es sich um ein Projektionsverfahren, mit dem sich alle in einer Datentabelle enthaltenen Informationen visualisieren lassen. Mehr dazu...


SIMCA

SIMCA

Die Klassifikation bei PLS erfolgt mithilfe des SIMCA-Ansatzes (Soft Independent Modeling of Class Analogy), um lokale Modelle für mögliche Gruppen zu identifizieren und eine wahrscheinliche Klassen-Member-Zugehörigkeit für neue Daten zu prognostizieren. Mehr dazu...