L. Vicente Gonzalez, E. Frutos Bernal, J. L. Vicente Villardón

El artículo presenta el Binary Partial Least Squares Regression (BPLSR), una extensión del método PLSR adaptada para manejar datos binarios en predictores y respuestas. BPLSR introduce una representación triplot que integra biplots logísticos, facilitando la interpretación de las relaciones entre individuos y variables en matrices binarias. La metodología se aplica a un conjunto de datos reales de cepas de Colletotrichum graminicola, demostrando su eficacia en la representación de relaciones binarias entre predictores y respuestas. Este enfoque amplía las capacidades de los métodos PLSR tradicionales, ofreciendo una solución robusta para el análisis de datos binarios en diversas áreas de investigación.

Keywords: Partial Least Squares, Binary Data, Biplot, NIPALS

Scheduled

AMC4 Prediction and Classification
June 11, 2025  10:30 AM
MR 1


Other papers in the same session


Cookie policy

We use cookies in order to be able to identify and authenticate you on the website. They are necessary for the correct functioning of it, and therefore they can not be disabled. If you continue browsing the website, you are agreeing with their acceptance, as well as our Privacy Policy.

Additionally, we use Google Analytics in order to analyze the website traffic. They also use cookies and you can accept or refuse them with the buttons below.

You can read more details about our Cookie Policy and our Privacy Policy.