how to upload only pdf file in asp.net c# : Cannot select text in pdf file control Library platform web page .net azure web browser past3manual9-part464

91 
Principal coordinates 
Principal coordinates analysis (PCO) is another ordination method, also known as Metric 
Multidimensional Scaling. The algorithm is from Davis (1986). 
The PCO routine finds the eigenvalues and eigenvectors of a matrix containing the distances or 
similarities between all data points. The Gower measure will normally be used instead of Euclidean 
distance, which gives results similar to PCA. An additional eleven distance measures are available - 
these are explained under Cluster Analysis. The eigenvalues, giving a measure of the variance 
accounted for by the corresponding eigenvectors (coordinates) are given for the first four most 
important coordinates (or fewer if there are fewer than four data points). The percentages of 
variance accounted for by these components are also given.  
The similarity/distance values are raised to the power of c (the "Transformation exponent") before 
eigenanalysis. The standard value is c=2. Higher values (4 or 6) may decrease the "horseshoe" effect 
(Podani & Miklos 2002).  
The 'View scatter' option allows you to see all your data points (rows) plotted in the coordinate 
system given by the PCO. If you have colored (grouped) rows, the different groups will be shown 
using different symbols and colours. The "Eigenvalue scaling" option scales each axis using the square 
root of the eigenvalue (recommended). The minimal spanning tree option is based on the selected 
similarity or distance index in the original space.  
Missing data is supported by pairwise deletion (not for the Raup-Crick, Rho or user-defined indices). 
References 
Davis, J.C. 1986. Statistics and Data Analysis in Geology. John Wiley & Sons. 
Podani, J. & I. Miklos. 2002. Resemblance coefficients and the horseshoe effect in principal 
coordinates analysis. Ecology 83:3331-3343. 
Cannot select text in pdf file - 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
pdf find highlighted text; how to make a pdf document text searchable
Cannot select text in pdf file - 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
cannot select text in pdf file; search pdf documents for text
92 
Non-metric MDS
Non-metric multidimensional scaling is based on a distance matrix computed with any of 21 
supported distance measures, as explained under Similarity and Distance Indices above. The 
algorithm then attempts to place the data points in a two- or three-dimensional coordinate system 
such that the ranked differences are preserved. For example, if the original distance between points 4 
and 7 is the ninth largest of all distances between any two points, points 4 and 7 will ideally be placed 
such that their euclidean distance in the 2D plane or 3D space is still the ninth largest. Non-metric 
multidimensional scaling intentionally does not take absolute distances into account.  
The program may converge on a different solution in each run, depending upon the initial conditions. 
Each run is actually a sequence of 11 trials, from which the one with smallest stress is chosen. One of 
these trials uses PCO as the initial condition, the others are random. The solution is automatically 
rotated to the major axes (2D and 3D).  
The algorithm implemented in PAST, which seems to work very well, is based on a new approach 
developed by Taguchi and Oono (2005).  
The minimal spanning tree option is based on the selected similarity or distance index in the original 
space.  
Environmental variables: It is possible to include one or more initial columns containing additional 
͞environmental͟ variables for the analysis. These variables are not included in the ordination. The 
correlation coefficients between each environmental variable and the NMDS scores are presented as 
vectors from the origin. The length of the vectors are arbitrarily scaled to make a readable biplot, so 
only their directions and relative lengths should be considered. 
Shepard plot: This plot of obtained versus observed (target) ranks indicates the quality of the result. 
Ideally, all points should be placed on a straight ascending line (x=y). The R
2
values are the 
coefficients of determination between distances along each ordination axis and the original distances 
C# HTML5 Viewer: Deployment on AzureCloudService
RasterEdge.XDoc.PDF.dll. RasterEdge.XDoc.PDF.HTML5Editor.dll. Or you can select x86 if you use x86 dlls. (The application cannot to work without this node.).
how to search pdf files for text; how to select text on pdf
C# HTML5 Viewer: Deployment on ASP.NET MVC
RasterEdge.XDoc.PDF.HTML5Editor.dll. When you select x64 and directly run the application, you may get following error. (The application cannot to work without
searching pdf files for text; how to select text in pdf
93 
(perhaps not a very meaningful value, but is reported by other NMDS programs so is included for 
completeness). 
Missing data is supported by pairwise deletion (not for the Raup-Crick, Rho and user-defined 
indices). For environmental variables, missing values are not included in the computation of 
correlations. 
Reference 
Taguchi, Y.-H., Oono, Y. 2005. Relational patterns of gene expression via non-metric 
multidimensional scaling analysis. Bioinformatics 21:730-40. 
C# PDF: PDF Document Viewer & Reader SDK for Windows Forms
Choose Items", and browse to locate and select "RasterEdge.Imaging open a file dialog and load your PDF document in will be a pop-up window "cannot open your
find and replace text in pdf file; converting pdf to searchable text format
C# Image: How to Deploy .NET Imaging SDK in Visual C# Applications
RasterEdge.Imaging.MSWordDocx.dll; RasterEdge.Imaging.PDF.dll; in C# Application. Q: Error: Cannot find RasterEdge Right click on projects, and select properties.
how to make pdf text searchable; pdf searchable text converter
94 
Correspondence analysis 
Correspondence analysis (CA) is yet another ordination method, somewhat similar to PCA but for 
counted data. For comparing associations (columns) containing counts of taxa, or counted taxa 
(rows) across associations, CA is the more appropriate algorithm. Also, CA is more suitable if you 
expect that species have unimodal responses to the underlying parameters, that is they favour a 
certain range of the parameter, becoming rare for lower and higher values (this is in contrast to PCA, 
which assumes a linear response).  
The CA routine finds the eigenvalues and eigenvectors of a matrix containing the Chi-squared 
distances between all rows (or columns, if that is more efficient – the result is the same). The 
algorithm follows Greenacre (2010), with SVD. The eigenvalue, giving a measure of the similarity 
accounted for by the corresponding eigenvector, is given for each eigenvector. The percentages of 
similarity accounted for by these components are also given.  
The 'View scatter' option allows you to see all your data points (rows) plotted in the coordinate 
system given by the CA. If you have grouped rows, the different groups can be shown using separate 
convex hulls and concentration ellipses.  
In addition, the variables (columns, associations) can be plotted in the same coordinate system (Q 
mode), optionally including the column labels. If your data are 'well behaved', taxa typical for an 
association should plot in the vicinity of that association. 
Relay plot (NOT YET IN PAST 3): This is a composite diagram with one plot per column. The plots are 
ordered according to CA column scores. Each data point is plotted with CA first-axis row scores on 
the vertical axis, and the original data point value (abundance) in the given column on the horizontal 
axis. This may be most useful when samples are in rows and taxa in columns. The relay plot will then 
GIF to PNG Converter | Convert GIF to PNG, Convert PNG to GIF
converted list in memory if you cannot convert at GIF image from local folders in "File" in toolbar Select "Convert to PNG"; Select "Start" to start conversion
search pdf for text in multiple files; how to make a pdf file text searchable
C# PowerPoint: Document Viewer Creating in Windows Forms Project
You can select a PowerPoint file to be loaded into the If your PowerPoint file format is not supported by control, there will prompt a window "cannot open your
searching pdf files for text; pdf find and replace text
95 
show the taxa ordered according to their positions along the gradients, and for each taxon the 
corresponding plot should ideally show a unimodal peak, partly overlapping with the peak of the next 
taxon along the gradient (see Hennebert & Lees 1991 for an example from sedimentology).  
Missing data is supported by column average substitution. 
Reference 
Greenacre, M. 2010. Biplots in practice. Fundación BBVA, 237 pp. 
Hennebert, M. & A. Lees. 1991. Environmental gradients in carbonate sediments and rocks detected 
by correspondence analysis: examples from the Recent of Norway and the Dinantian of southwest 
England. Sedimentology 38:623-642. 
C# Image: How to Use C# Code to Capture Document from Scanning
installed on the client as browsers cannot interface directly a multi-page document (including PDF, TIFF, Word Select Fill from the Dock property located in
how to search pdf files for text; pdf searchable text
C# Image: Create C#.NET Windows Document Image Viewer | Online
DeleteAnnotation: Delete all selected text or graphical annotations. You can select a file to be loaded into the there will prompt a window "cannot open your
search pdf files for text programmatically; search pdf for text
96 
Detrended correspondence analysis
The Detrended Correspondence (DCA) module uses the same algorithm as Decorana (Hill & Gauch 
1980), with modifications according to Oxanen & Minchin (1997). It is specialized for use on 
'ecological' data sets with abundance data; samples in rows, taxa in columns. 
Eigenvalues for the four ordination axes are given as in CA, indicating their relative importance in 
explaining the spread in the data.  
Detrending is a sort of normalization procedure in two steps. The first step involves an attempt to 
'straighten out' points lying in an arch, which is a common occurrence. The second step involves 
'spreading out' the points to avoid clustering of the points at the edges of the plot. Detrending may 
seem an arbitrary procedure, but can be a useful aid in interpretation.  
Missing data is supported by column average substitution. 
References 
Hill, M.O. & H.G. Gauch Jr. 1980. Detrended Correspondence analysis: an improved ordination 
technique. Vegetatio 42:47-58. 
Oxanen, J. & P.R. Minchin. 1997. Instability of ordination results under changes in input data order: 
explanations and remedies. Journal of Vegetation Science 8:447-454. 
C# Word: How to Create C# Word Windows Viewer with .NET DLLs
and browse to find and select RasterEdge.XDoc control, there will prompt a window "cannot open your powerful & profession imaging controls, PDF document, tiff
select text in pdf; how to select all text in pdf file
C# Excel: View Excel File in Window Document Viewer Control
Items", and browse to find & select WinViewer DLL; there will prompt a window "cannot open your powerful & profession imaging controls, PDF document, image
how to select text on pdf; pdf find highlighted text
97 
Canonical correspondence
Canonical Correspondence Analysis (Legendre & Legendre 1998) is correspondence analysis of a 
site/species matrix where each site has given values for one or more environmental variables 
(temperature, depth, grain size etc.). The ordination axes are linear combinations of the 
environmental variables. CCA is thus an example of direct gradient analysis, where the gradient in 
environmental variables is known a priori and the species abundances (or presence/absences) are 
considered to be a response to this gradient. 
Each site should occupy one row in the spreadsheet. The environmental variables should enter in the 
first columns, followed by the abundance data (the program will ask for the number of 
environmental variables). 
The implementation in PAST follows the eigenanalysis algorithm given in Legendre & Legendre 
(1998). The ordinations are given as site scores - fitted site scores are presently not available. 
Environmental variables are plotted as correlations with site scores. Both scalings (type 1 and 2) of 
Legendre & Legendre (1998) are available. Scaling 2 emphasizes relationships between species. 
Missing values are supported by column average substitution. 
Reference 
Legendre, P. & L. Legendre. 1998. Numerical Ecology, 2nd English ed. Elsevier, 853 pp. 
98 
Seriation 
Seriation of an absence-presence (0/1) matrix using the algorithm described by Brower & Kile (1988). 
This method is typically applied to an association matrix with taxa (species) in the rows and samples 
in the columns. For constrained seriation (see below), columns should be ordered according to some 
criterion, normally stratigraphic level or position along a presumed faunal gradient.  
The seriation routines attempt to reorganize the data matrix such that the presences are 
concentrated along the diagonal. There are two algorithms: Constrained and unconstrained 
optimization. In constrained optimization, only the rows (taxa) are free to move. Given an ordering of 
the columns, this procedure finds the 'optimal' ordering of rows, that is, the ordering of taxa which 
gives the prettiest range plot. Also, in the constrained mode, the program runs a 'Monte Carlo' 
simulation, generating and seriating 30 random matrices with the same number of occurences within 
each taxon, and compares these to the original matrix to see if it is more informative than a random 
one (this procedure is time-consuming for large data sets).  
In the unconstrained mode, both rows and columns are free to move. 
Missing data are treated as absences. 
Reference 
Brower, J.C. & K.M. Kile. 1988. Seriation of an original data matrix as applied to palaeoecology. 
Lethaia 21:79-93. 
99 
CABFAC factor analysis, NOT YET IN PAST 3 
This module implements the classical Imbrie & Kipp (1971) method of factor analysis and 
environmental regression (CABFAC and REGRESS, see also Klovan & Imbrie 1971).  
The program asks whether the first column contains environmental data. If not, a simple factor 
analysis with Varimax rotation will be computed on row-normalized data. 
If environmental data are included, the factors will be regressed onto the environmental variable 
using the second-order (parabolic) method of Imbrie & Kipp, with cross terms. PAST then reports the 
RMA regression of original environmental values against values reconstructed from the transfer 
function. Different methods for cross-validation (leave-one-out and k-fold) are available. You can also 
save the transfer function as a text file that can later be used for reconstruction of 
palaeoenvironment (see below). This file contains:  
Number of taxa  
Number of factors  
Factor scores for each taxon  
Number of regression coefficients  
Regression coefficients (second- and first-order terms, and intercept) 
Missing values are supported by column average substitution. 
References 
Imbrie, J. & N.G. Kipp. 1971. A new micropaleontological method for quantitative paleoclimatology: 
Application to a late Pleistocene Caribbean core. In: The Late Cenozoic Glacial Ages, edited by K.K. 
Turekian, pp. 71-181, Yale Univ. Press, New Haven, CT.   
Klovan, J.E. & J. Imbrie. 1971. An algorithm and FORTRAN-IV program for large scale Q-mode factor 
analysis and calculation of factor scores. Mathematical Geology 3:61-77. 
100 
Discriminant analysis 
This module provides discriminant analysis for two or more groups (the latter is sometimes called 
Canonical Variates Analysis). The groups must be specified with a group column.  
A scatter plot of specimens along the first two canonical axes produces maximal and second to 
maximal separation between all groups. The axes are linear combinations of the original variables as 
in PCA, and eigenvalues indicate amount of variation explained by these axes. If only two groups are 
given, a histogram is plotted instead. 
Missing data supported by column average substitution. 
Classifier 
Classifies the data, assigning each point to the group that gives minimal Mahalanobis distance to the 
group mean. The Mahalanobis distance is calculated from the pooled within-group covariance 
matrix, giving a linear discriminant classifier. The given and estimated group assignments are listed 
for each point. In addition, group assignment is cross-validated by a leave-one-out cross-validation 
(jackknifing) procedure. 
Mystery specimens: Rows with unknown group, i.e. ͚?͛ In the group column, are not included in the 
discriminant analysis itself, but will be classified. In this way, it is possible to classify new specimens 
that are not part of the training set. 
Documents you may be interested
Documents you may be interested