偏最小二乘法判别分析(PLS-DA,Partial Least Squares Discriminant Analysis)经常用来处理分类和判别问题。其与PCA类似,不同的是PCA是无监督的,PLS-DA是有监督的。 当样本组间差异大而组内差异小时,无监督分析方法可以很好的区分组间差异。反之样本组间差异不大,无监督的方法就难以区分组间差异。另外如果组间的差...
本实验采用UPLC-MS/MS法测定参麦颗粒中12个麦冬成分的含量,通过偏最小二乘法-判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA),筛选并分析影响不同厂家参麦颗粒中投料用麦冬质量的差异标志物,并运用熵权-TOPSIS法进行综合...
sPLS-DA允许变量选择,可以选择数据中最具预测性或判别性的特征,并帮助对样本进行分类。 PLS-DA模型建立在X中的所有基因上,其中许多可能无法提供信息来表征不同的类别。sPLS-DA分析的目的是识别出最能区分这两类的一小部分基因。 1sPLS-DA调参 可以使用函数tune.splsda()评估选择的参数,包括sPLS-DA维度数量(ncomp...
1、加载包 rm(list=ls())#clear Global Environmentsetwd('D:\\桌面\\PLSDA分析')#设置工作路径#加载包library(ropls)#用于偏最小二乘判别分析的包library(ggplot2)#绘图包library(ggforce) 2、加载数据 otu_raw<-read.table(file="otu.txt",sep="\t",header=T,check.names=FALSE,row.names=1)head(ot...
偏最小二乘法判别分析原理: 偏最小二乘法判别分析是一种用于判别分析的多变量统计分析方法。判别分析是一种根据观察或测量到的若干变量值,来判断研究对象如何分类的常用统计分析方法。其原理是对不同处理样本(如观测样本、对照样本)的特性分别进行训练,产生训练集,并检验训练集的可信度。
偏最小二乘法判别分析,即我们常说的PLS-DA(Partial Least Squares Discriminant Analysis),经常被用来处理分类和判别问题。这种方法和PCA分析方法是比较类似的,区别在于二者是否有监督,一般PCA是无监督的,…
偏最小二乘法-判别分析相似度目的:建立肝爽颗粒(党参,柴胡,白芍等)指纹图谱,结合偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)对其进行质量一致性评价,为该制剂的质量控制提供参考.方法:采用HPLC法,以Agilent SB-C18(250 mm×4.6 mm,5μm)为色谱柱;乙腈-水(含0.05%磷酸)溶液为流动相,梯度洗脱;流速0.9 ml·min-1;检测...
在代谢组学分析中经常可以见到主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(partial least-squares discrimination analysis,PLS-DA)、正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least-squares discrimination analysis,OPLS-DA)等分析方法,目的为区分样本差异,或在海量数据中挖掘潜在标志物。PCA是最常见的基于特征分解的降维方...
在线作图丨数据降维方法③——正交偏最小二乘方判别分析(OPLS-DA),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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