how to upload only pdf file in asp.net c# : Search text in pdf image application software utility html windows azure visual studio past3manual10-part443

101 
Confusion matrix 
A table with the numbers of points in each given group (rows) that are assigned to the different 
groups (columns) by the classifier. Ideally each point should be assigned to its respective given group, 
giving a diagonal confusion matrix. Off-diagonal counts indicate the degree of failure of classification. 
Computational details 
Different softwares use different versions of CVA. The computations used by Past are given below.  
Let B be the given data, with n items in rows and k variates in columns, centered on the grand means 
of columns (column averages subtracted). Let g be the number of groups, n
i
the number of items in 
group i. Compute the gxk matrix X of weighted means of within group residuals, for group i and 
variate j 
ij
i
ij
nB
X
where 
ij
B
is a column average within group i. Compute B
2
from B by centering within groups. Now 
compute W and the normalized, pooled, within-group covariance matrix W
cov
2
2
BB
W
W
W
cov
n g
1
e and U are the eigenvalues and eigenvectors of W; e
c
and U
c
are the eigenvalues and eigenvectors of 
W
cov
. Then, 
1 )
diag(
1 )
diag(
e
eUXXU
ZZ
 
.
a and A are the eigenvalues and eigenvectors of Z’Z. We take only the first g-1 eigenvectors (columns 
of A), as the rest will be zero. The canonical variates are now 
e A
C U
c
1
diag
The CVA scores are then BC. Reification of variables can be done along vectors W
cov
C. 
Search text in pdf image - search text inside PDF file in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Learn how to search text in PDF document and obtain text content and location information
text searchable pdf file; cannot select text in pdf
Search text in pdf image - VB.NET PDF Text Search Library: search text inside PDF file in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Learn How to Search Text in PDF Document and Obtain Text Content and Location Information in VB.NET application
search text in multiple pdf; pdf find text
102 
Two-block PLS
Two-block Partial Least squares can be seen as an ordination method comparable with PCA, but with 
the objective of maximizing covariance between two sets of variates on the same rows (specimens, 
sites). For example, morphometric and environmental data collected on the same specimens can be 
ordinated in order to study covariation between the two.  
The program will ask for the number of columns belonging to the first block. The remaining columns 
will be assigned to the second block. There are options for plotting PLS scores both within and across 
blocks, and PLS loadings.  
The algorithm follows Rohlf & Corti (2000). Permutation tests and biplots are not yet implemented. 
Partition the nxp data matrix Y into Y
1
and Y
2
(the two blocks), with p
1
and p
2
columns. The 
correlation or covariance matrix R of Y can then be partitioned as 
22
21
12
11
R
R
R
R
R
The algorithm proceeds by singular value decomposition of the matrix R
12
of correlations across 
blocks: 
t
2
1
12
FDF
R
The matrix D contains the singular values 
i
along the diagonal. F
1
contains the loadings for block 1, 
and F
2
the loadings for block 2 (cf. PCA). 
The "Squared covar %" is a measure of the overall squared covariance between the two sets of 
variables, in percent relative to the maximum possible (all correlations equal to 1) (Rohlf & Corti p. 
741). The "% covar͟ of axes are the amounts of covariance explained by each PLS axis, in percents of 
the total covariance. They are calculated as 
2
2
100
i
i
Missing data supported by column average substitution. 
Reference 
Rohlf, F.J. & M. Corti. 2000. Use of two-block partial least squares to study covariation in shape. 
Systematic Biology 49:740-753. 
VB.NET PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images
Home ›› XDoc.PDF ›› VB.NET PDF: Extract PDF Image. Support PDF Image Extraction from a Page, a Region on a Page, and PDF Document in VB.NET Project.
search multiple pdf files for text; how to select all text in pdf file
VB.NET PDF insert image library: insert images into PDF in vb.net
VB.NET code to add an image to the inputFilePath As String = Program.RootPath + "\\" 1.pdf" Dim doc New PDFDocument(inputFilePath) ' Get a text manager from
how to select text in a pdf; how to search pdf files for text
103 
Cluster analysis
The hierarchical clustering routine produces a 'dendrogram' showing how data points (rows) can be 
clustered. For 'R' mode clustering, putting weight on groupings of taxa, taxa should go in rows. It is 
also possible to find groupings of variables or associations (Q mode), by entering taxa in columns. 
Switching between the two is done by transposing the matrix (in the Edit menu). 
Three different algorithms are available:  
Unweighted pair-group average (UPGMA). Clusters are joined based on the average distance 
between all members in the two groups.  
Single linkage (nearest neighbour). Clusters are joined based on the smallest distance 
between the two groups.  
Ward's method. Clusters are joined such that increase in within-group variance is minimized,  
One method is not necessarily better than the other, though single linkage is not recommended by 
some. It can be useful to compare the dendrograms given by the different algorithms, to informally 
assess the robustness of the clusters. 
For Ward's method, a Euclidean distance measure is inherent to the algorithm. For UPGMA and 
single linkage, the distance matrix can be computed using 24 different indices, as described under 
the ͚Similarity and distance indices͛ section. 
Missing data: The cluster analysis algorithm can handle missing data, coded with question marks (?). 
This is done using pairwise deletion, meaning that when distance is calculated between two points, 
any variables that are missing are ignored in the calculation. For Raup-Crick, missing values are 
treated as absence. Missing data are not supported for Ward's method, nor for the Rho similarity 
measure.  
Two-way clustering: The two-way option allows simultaneous clustering in R-mode and Q-mode.  
C# PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images in C#
PDF ›› C# PDF: Extract PDF Image. How to C#: Extract Image from PDF Document. Support PDF Image Extraction from a Page, a Region on a Page, and PDF Document.
text searchable pdf; can't select text in pdf file
C# Create PDF from images Library to convert Jpeg, png images to
If you want to turn PDF file into image file format in C# application, then RasterEdge XDoc.PDF for .NET can also help with this.
convert pdf to searchable text; how to select text in pdf reader
104 
Stratigraphically constrained clustering: This option will allow only adjacent rows or groups of rows 
to be joined during the agglomerative clustering procedure. May produce strange-looking (but 
correct) dendrograms.  
Bootstrapping: If a number of bootstrap replicates is given (e.g. 100), the columns are subjected to 
resampling. Press Enter after typing to update the value in the ͞ oot N͟ number box. The percentage 
of replicates where each node is still supported is given on the dendrogram. 
Note on Ward’s method: PAST produces Ward͛s dendrograms identical to those made by Stata, but 
somewhat different from those produced by Statistica. The reason for the discrepancy is unknown. 
C# PDF insert image Library: insert images into PDF in C#.net, ASP
Free PDF image processing SDK library for Visual Studio .NET program. Powerful .NET PDF image edit control, enable users to insert vector images to PDF file.
select text pdf file; how to select all text in pdf
C# PDF insert text Library: insert text into PDF content in C#.net
Text to PDF. C#.NET PDF SDK - Insert Text to PDF Document in C#.NET. Providing C# Demo Code for Adding and Inserting Text to PDF File Page with .NET PDF Library.
search a pdf file for text; cannot select text in pdf file
105 
Neighbour joining 
Neigbour joining clustering (Saitou & Nei 1987) is an alternative method for hierarchical cluster 
analysis. The method was originally developed for phylogenetic analysis, but may be superior to 
UPGMA also for ecological data. In contrast with UPGMA, two branches from the same internal node 
do not need to have equal branch lengths. A phylogram (unrooted dendrogram with proportional 
branch lengths) is given.  
Distance indices and bootstrapping are as for other cluster analysis (above). To run the bootstrap 
analysis, type in the number of required bootstratp replicates ;e.g. 1000, 10000Ϳ in the ͞ oot N͟ box 
and press Enter to update the value. 
Negative branch lengths are forced to zero, and transferred to the adjacent branch according to 
Kuhner & Felsenstein (1994).  
The tree is by default rooted on the last branch added during tree construction (this is not midpoint 
rooting). Optionally, the tree can be rooted on the first row in the data matrix (outgroup). 
Missing data supported by pairwise deletion. 
References 
Saitou, N. & M. Nei. 1987. The neighbor-joining method: a new method for reconstructing 
phylogenetic trees. Molecular Biology and Evolution 4:406-425 
C# PDF Convert to Text SDK: Convert PDF to txt files in C#.net
be converted to plain text. Text can be extracted from scanned PDF image with OCR component. Professional PDF to text converting library
pdf text search tool; find text in pdf files
C# PDF replace text Library: replace text in PDF content in C#.net
The following demo code will show how to replace text in specified PDF page. PDFDocument doc = new PDFDocument(inputFilePath); // Set the search options.
how to search text in pdf document; pdf searchable text converter
106 
K-means clustering
K-means clustering (e.g. Bow 1984) is a non-hierarchical clustering method. The number of clusters 
to use is specified by the user, usually according to some hypothesis such as there being two sexes, 
four geographical regions or three species in the data set  
The cluster assignments are initially random. In an iterative procedure, items are then moved to the 
cluster which has the closest cluster mean, and the cluster means are updated accordingly. This 
continues until items are no longer "jumping" to other clusters. The result of the clustering is to some 
extent dependent upon the initial, random ordering, and cluster assignments may therefore differ 
from run to run. This is not a bug, but normal behaviour in k-means clustering.  
The cluster assignments may be copied and pasted back into the main spreadsheet, and 
corresponding colors (symbols) assigned to the items using the 'Numbers to colors' option in the Edit 
menu.  
Missing data supported by column average substitution. 
Reference 
Bow, S.-T. 1984. Pattern recognition. Marcel Dekker, New York. 
107 
Multivariate normality
Multivariate normality is assumed by a number of multivariate tests. PAST computes Mardia's 
multivariate skewness and kurtosis, with tests based on chi-squared (skewness) and normal (kurtosis) 
distributions. A powerful omnibus (overall) test due to Doornik & Hansen (1994) is also given. If at 
least one of these tests show departure from normality (small p value), the distribution is 
significantly non-normal. Sample size should be reasonably large (>50), although a small-sample 
correction is also attempted for the skewness test. 
Missing data supported by column average substitution. 
References 
Doornik, J.A. & H. Hansen. 1994. An omnibus test for univariate and multivariate normality. W4&91 
in Nuffield Economics Working Papers. 
Mardia, K.V. 1970. Measures of multivariate skewness and kurtosis with applications. Biometrika 
36:519-530. 
108 
Box’s M 
Test for the equivalence of the covariance matrices for two or more multivariate samples marked 
with a group column. This is a test for homoscedasticity, as assumed by MANOVA. 
The Box's M statistic is given together with a significance value based on an F test. Note that this test 
is supposedly very sensitive. This means that a high p value will be a good, although informal, 
indicator of equality, while a highly significant result (low p value) may in practical terms be a 
somewhat too sensitive indicator of inequality. 
The statistic is computed as follows – note this equals the ͞-2 ln M͟ of some texts ;Rencher 2002Ϳ.  
g
i
i
n
n g
M
1
1ln
)ln
(
i
S
S
where S
i
are the within-group covariance matrices, S is the pooled covariance matrix, g the number 
of groups, n the total number of rows, n
i
the number of rows in group i, and |•| denotes the 
determinant. 
For significance, with r the number of variates (columns), calculate 


 
2
1
2
1
2
1
1
1
1
6
2
1
1
1
1
1
1
6
3 1
2
1
n g
n
g
r
r
n g
n
g
r
r
r
g
i
i
g
i
i
The degrees of freedom for the F test are then 
109 

2
1
2
1
1
2
1 2
1
 
df
df
rr
g
df
Finally, 
M
df
df
df
F
1
2
1
The Monte Carlo test is based on 999 random permutations. 
Missing data supported by column average substitution. 
Reference 
Rencher, A.C. 2002. Methods of multivariate analysis, 2
nd
ed. Wiley. 
110 
MANOVA
One-way MANOVA (Multivariate ANalysis Of VAriance) is the multivariate version of the univariate 
ANOVA, testing whether two or more groups (specified with a group column) have the same 
multivariate mean.  
Two statistics are provided: Wilk's lambda with it's associated Rao's F and the Pillai trace with it's 
approximated F. Wilk's lambda is probably more commonly used, but the Pillai trace may be more 
robust.  
Number of constraints: For correct calculation of the p values, the number of dependent variables 
(constraints) must be specified. It should normally be left at 0, but for Procrustes fitted landmark 
data use 4 (for 2D) or 6 (for 3D).  
Pairwise comparisons (post-hoc): If the MANOVA shows significant overall difference between 
groups, the analysis can proceed by pairwise comparisons. In PAST, the post-hoc analysis is simple, by 
pairwise Hotelling's tests. The following values can be displayed in the table: 
Hotelling's p values, not corrected for multiple testing. Marked in pink if significant (p<0.05). 
The same p values, but significance (pink) assessed using the sequential Bonferroni scheme. 
Bonferroni corrected p values (multiplied by the number of pairwise comparisons). The 
Bonferroni correction gives very little power. 
Squared Mahalanobis distances. 
Note: These pairwise comparisons use the within-group covariance matrix pooled over all groups 
participating in the MANOVA. They may therefore give slightly other results than if only two of the 
groups are selected for analysis. 
Missing data supported by column average substitution. 
Documents you may be interested
Documents you may be interested