基于Mplus的潜变量建模入门指南

偏最小二乘法 (PLS) 通常需利用多个潜变量 (LV) T 来描述与质量变量 Y 相关的过程变量 X 的变化，这些变量是通过基于 (X, Y) 的传统非线性迭代 PLS (NIPALS) 最优解获得的。 对潜结构 (T-PLSs) 进行总投影分解，以从 T 中提取与 Y 直接相关的 LV T y，这些是通过基于 Y 的预测值采用 PCA 最佳解决方案获得的。 受 T-PLS 启发并结合实际过程特征，两种故障检测方法应运而生，以解决 T-PLS 遇到的问题。 无需 NIPALS，(X, Y) 可直接投影到由 Y 的主要变化决定的潜变量空间中。 此外，根据解决 PCA、PLS 和 T-PLS 优化问题的计算程序，几种改进统计分析方法的结构和特征得到研究，并详细说明了 T-PLS 模型的几何意义。 仿真分析和案例研究均表明了所提出方法的有效性。

为了优化内存使用，特别是在处理大型数据集时，应该优先分配大型变量，并及时清理不再需要的变量。例如，可以使用以下代码片段来预先分配内存：tA=zeros(10000,100,'double'); tB=zeros(10000,100); tC(10000,100)=0; for ii=1:100 x=[x,ii]; end; for ii=1:100 x(end+1)=ii; end;

了解优化模型，学习统计分析，掌握数学建模基础。

隐含类别模型、隐语义模型等诸多名词实为同一思想体系的扩展，在推荐系统领域主要涉及潜语义模型和矩阵分解模型，本质上均通过降维方法补全评分矩阵。

MATLAB的赋值语句有两种形式：(1) 变量 = 表达式；(2) 表达式。其中，“表达式”是由运算符连接起来的式子，其结果是一个矩阵。在第二种语句形式下，表达式的值会被赋给MATLAB的永久变量ans。

SQL> INSERT INTO dept (deptno, dname, loc) VALUES (&department_id, '&department_name', '&location'); Enter value for department_id: 80 Enter value for department_name: EDUCATION Enter value for location: ATLANTA 1 row created. SQL语句中使用替代变量允许用户通过SQL*Plus交互式添加值。示例中记录了DEPT表中部门的信息。它提示用户输入部门编号、部门名称和位置。对于日期和字符值，替代变量名称用单引号括起来。

MATLAB中结构体变量的使用方法很重要。你可以使用student = struct('fen',86,'gao',176)来定义一个结构体变量，变量名带有单引号，输入的内容则没有。接着，你可以使用student(2) = struct('fen',90,'gao',170)来扩展这个结构体变量。这样，你就能够创建和管理复杂的数据结构。

局部变量的作用范围指的是该变量可以应用的范围。局部变量的作用范围从声明它的地方延伸到声明它的批处理或存储过程结束。换言之，局部变量仅在声明它的批处理、存储过程或触发器内有效，一旦这些批处理或存储过程结束，局部变量就会自动清除。例如，可以声明一个名为dep_name的局部变量，将数据库中学生选课表中学号为‘101’的学生的系部名称赋值给dep_name，并进行输出。

本教程帮助用户快速掌握 PowerDesigner 数据库建模的基本方法，涵盖从概念模型到物理模型的设计流程，以及常用工具和技巧。通过学习本教程，用户能够利用 PowerDesigner 高效地进行数据库设计，并为后续开发工作奠定坚实基础。 主要内容: PowerDesigner 软件介绍 概念数据模型 (CDM) 设计 逻辑数据模型 (LDM) 设计 物理数据模型 (PDM) 设计 模型转换与生成 常用技巧与最佳实践 适用人群: 数据库开发人员 数据分析师 系统设计人员 对数据库建模感兴趣的人员