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从矩阵理论角度理解偏最小二乘回归,以及在脑科学中(脑影像与行为、基因表达的关系)的应用举例

偏最小二乘法 (PLS) 是一种多元数据驱动的统计技术,旨在提取表示最大大脑行为关联的潜在变量(或潜在成分 latent components [LC])。

从矩阵理论角度理解偏最小二乘回归,以及在脑科学中(脑影像与行为、基因表达的关系)的应用举例

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矩阵理论角度理解偏最小二乘回归

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PLS 分析计算如下。 RSFC 和行为数据存储在矩阵𝑋(participants * FC value)和𝑌(participants * behavioral measures)中。 在对 𝑋 和 𝑌(所有参与者)进行 z 评分后,我们计算了协方差矩阵 𝑅:

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