无监督式机器学习在代谢组学数据处理中的应用 大数据处理中的降维。 PCA分析作图。 三种常见的聚类分析:K-means、层次分析与SOM。 热图和hcluster图的R语言实现。 有监督式机器学习在代谢组学数据处理中的应用 数据用PCA降维处理后仍然无法找到差异怎么办? PLS-DA找出最可能影响差异的代谢物。 VIP score和coef的意义及选
常用的方法包括总离子流归一化、对数转换和Z-score标准化等。 多元统计分析:应用多种统计方法对数据进行深入分析,以揭示代谢物之间的关联性和差异性。常用的方法包括主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)和聚类分析等。这些分析有助于识别潜在的代谢标志物和生物学途径...