Partial Least Squares (PLS)
応答変数Yとの共分散を最大化しながら説明変数の線形結合(変量)を求める次元削減・回帰手法。各特徴量のYとの相関を重みとして使うため、応答に関連した方向を抽出する。サンプル数が十分大きければ監視型主成分と同じ解に収束するが、有限サンプルではノイズ遺伝子に引きずられやすい傾向がある。
「部分最小二乗法(PLS)の導出と性質」
「PLSと監視型PCの比較:大標本では一致するが有限サンプルでの挙動が異なる」