Promptの説明

画像生成してください：クラスタリングアルゴリズムとNIPALS（線形）およびKPLS（非線形）を組み合わせる核となるのは、「クラスタリングによる階層化 - モデル適合 - 融合予測」という三段階構造を構築し、異種データ（複数のサブグループ、線形および非線形の特徴が混在）のモデリングニーズに適応させることです。具体的なプロセスは以下の通りです。 1) クラスタリングによる階層化の原則：階層的クラスタリングアルゴリズムを用いて、前処理されたデータセットをグループ化します。シルエット係数を評価指標として使用し、ユーザーが設定した「最大クラスタ数」の範囲内で最適なクラスタ数を自動的に決定します。同時に、サンプルサイズが「最小サンプル数閾値」を下回るクラスタは、各クラスタが十分なモデリングサンプルを持つように（20〜50を推奨）統合されます。 2) クラスタ内非線形性検出：各独立したクラスタに対して、線形NIPALSと非線形KPLSのモデル性能を内部交差検証（R²の増加を基準とする）を通じて比較します。KPLSのR²増加がNIPALSと比較して「非線形性検出閾値」（デフォルト5.0%）を超える場合、そのクラスタは非線形特徴であると判断され、KPLSがモデリングに選択されます。そうでない場合は、線形特徴であると判断され、NIPALSがモデリングに選択されます。 3) モデル融合と予測：新しいサンプルが入力されると、最近傍マッチングアルゴリズムを通じて対応するクラスタモデルに割り当てられます。システムは各クラスタの重み付けR²（クラスタサンプルサイズで重み付け）を自動的に計算し、全体的な予測結果を出力し、インタラクティブな分析をサポートするために、各クラスタの独立したモデリングパラメータとパフォーマンス指標を保持します。 与えられた図を参考に、CPLSのアルゴリズムフローチャートを描画し、mermaid形式でエクスポートしてください。