1.主成分分析(PCA): 设置主成分的数量,一般可以通过观察样本间的方差贡献率来选择保留的主成分数量。可以尝试选择能够解释数据方差的大部分信息的主成分数量。 2.偏最小二乘判别分析(PLS-DA): 设置潜在变量的数量(LVs)。对于二分类问题,LVs的数量应该小于类别数目-1。可以通过交叉验证等方法选择最佳的LVs数量。 3...
主成分分析偏最小二乘判别分析目的建立同时测定密蒙花药材中4种成分含量的方法,并进行主成分分析(principal component analysis,PCA)和偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA).方法采用超高效液相色谱法,色谱柱为Waters ACQUITY UPLC BEH C_(18),流动相为乙腈-0.1%磷酸溶液(梯度...
偏最小二乘判别分析(PLS-DA) 建立模型 自动拟合模型,查看得分图和载荷图(操作同PCA) Permutation分析验证模型有无过拟合 正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA) 建立模型(同上述操作),在对样本分组之后选择OPLS-DA模型。 拟合模型,分析数据。
1.matlab偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR) 2.R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析 3.主成分分析(PCA)基本原理及分析实例 4.基于R语言实现LASSO回归分析 5.使用LASSO回归预测股票收益数据分析 6.r语言中对lasso回归,ridge岭回归和elastic-net模型 7.r语言中的偏最小二乘回归pls-da数...
3.主成分分析(PCA)基本原理及分析实例 4.基于R语言实现LASSO回归分析 5.使用LASSO回归预测股票收益数据分析 6.r语言中对lasso回归,ridge岭回归和elastic-net模型 7.r语言中的偏最小二乘回归pls-da数据分析 8.r语言中的偏最小二乘pls回归算法 9.R语言线性判别分析(LDA),二次判别分析(QDA)和正则判别分析(RDA...
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PCA）分析，还是偏最小二乘-判别分析（PLS-DA）分析。本例选择进行PCA分析。8 分析结果得到三组数据的得分图。双击图形可以进行个性化的设置和调节。这里不再赘述。注意事项 本软件用来分析不同分组数据之间的差异，组数越少结果越准确，但不能是一组数据。组内数量最好大于6，分组数不能大于组内数量。