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논문 기본 정보

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저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제16권 제6호
발행연도
2014.1
수록면
2,919 - 2,930 (12page)

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Ridge partial least squares regression (R-PLSR) is a regression method combining ridge regression and partial least squares regression and is intended to provide better predictive performance and less sensitivity to overfitting. This special regression technique was originally proposed by Kim (2007a) in a rather heuristic way. In this paper, some matrix properties and structural aspects of R-PLSR are explored in the general case where we cannot assume full-column rank of X. An alternative expression for R-PLSR is provided and the equivalence of the two forms is proved, and it is shown that the regression vector can be interpreted as the generalized inverse solution of the transformed X. Two algorithms for R-PLSR are provided and their numerical stability is investigated.
#Moore-Penrose generalized inverse #partial least squares regression #ridge partial least squares regression #transformation matrix

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/ / SAS Documentation google schola Brereton, R. G. / 2003 / Chemometrics: Data Analysis for the Laboratory and Chemical Plant / John Wiley & Sons google schola Di Ruscio, D. / 2000 / A Weighted View on the Partial Least-Squares Algorithm / Automatica 36 : 831 ~ 850 google schola Helland, I. S. / 1988 / On the Structure of Partial Least Squares Regression / Communications in Statistics-Simulation and Computation 17 : 581 ~ 607 google schola Jong-DukKim / 2003 / Interpreting PLSR and PCR Solutions via Moore-Penrose Generalized Inverse / Journal of The Korean Data Analysis Society 5 (2) : 199 ~ 210 google schola

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