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Métodos


K Means Clustering

K Means Clustering

La metodología K-Means es una técnica de uso común de agrupación. En este análisis, el usuario comienza con una recopilación de muestras, e intenta agruparlas en un número “k” de conjuntos, basados en unas medidas específicas de distancia. Más…


PLS-DA

PLS-DA

El Análisis Discriminante (PLS-DA) se utiliza para acentuar la separación entre grupos de observaciones. Para ello, se intentarán rotar componentes del PCA, para que la separación máxima. Más…


PLS-Regression

Regresión PLS

La Regresión PLS es una técnica reciente que generaliza y combina características del PCA y la Regresión Múltiple. Es especialmente útil para predecir un conjunto de variables dependientes de un conjunto (muy) amplio de variables independientes. Más…


Principal Component Analysis - PCA

Análisis de Componente Principal – PCA

El PCA es un método de proyección que ayuda a visualizar toda la información contenida en una tabla de datos. Más…


SIMCA

SIMCA

La Clasificación PLS se lleva a cabo bajo el enfoque SIMCA (Soft Independent Modeling of Class Analogy), para llegar a identificar modelos locales para posibles grupos y para predecir clases probables de miembros para nuevas observaciones. Más…