PLS NIPALS C++

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Esta biblioteca fornece uma classe C ++ para executar o método NIPALS de Quadrados Mínimos Parciais (PLS) para uma variável de resposta escalar para redução ou regressão de dimensão. Ela fornece uma classe composta de métodos para construir, carregar e armazenar um modelo PLS, projetar vetores de recursos no modelo PLS e recuperar sua representação de baixa dimensionalidade.

O PLS manipula dados em espaços característicos de alta dimensão e pode ser empregado como uma técnica de redução de dimensionalidade. O PLS é uma técnica poderosa que fornece redução de dimensionalidade para centenas de milhares de variáveis, considerando a variável de resposta no processo. Este último ponto está em contraste com as técnicas tradicionais de redução de dimensionalidade, como a Análise de Componentes Principais (ACP).

A implementação do algoritmo NIPALS fornecido nesta biblioteca é uma tradução da versão MATLAB do algoritmo NIPALS escrito pelo Dr. Hervé Abdi da Universidade do Texas em Dallas. Este código requer o OpenCV versão 1.0 ou superior.

Se você encontrar erros ou problemas neste software ou tiver sugestões para melhorar ou torná-lo mais amigável ao usuário, por favor envie um e-mail para williamrobschwartz [at] gmail.com.

Este código funciona no Windows ou no Linux. Para o Windows, é fornecido um projeto para o Visual Studio 2005. Um Makefile pode ser usado para compilar todos os arquivos e gerar um arquivo principal contendo exemplos de uso. Para incorporar essa biblioteca em seu projeto, copie todos os arquivos .cpp e .h para seu diretório e compile-os com seu código. Em seguida, chame os métodos fornecidos pelo modelo de classe. Uma implementação do Matlab para PLS escrita pelo Dr. Hervé Abdi, da Universidade do Texas em Dallas, pode ser encontrada aqui.

Esta implementação foi usada como parte da abordagem de detector humano desenvolvida por Schwartz et al. [4] Pedimos que você cite essa referência sobre o uso deste código com a seguinte entrada do bibtex.

Documentação

Os membros das classes C ++ e exemplos sobre como executar o PLS NIPALS são fornecidos no manual de documentação [pdf].

Referências

Você deve citar o seguinte artigo se usar este software em seu trabalho.

William Robson Schwartz; A Kembhavi; D Harwood; L S Davis: Human Detection Using Partial Least Squares Analysis. Em: IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 24-31, 2009, (oral presentation). (Tipo: Inproceedings | Links | BibTeX)

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