- 模型验证：OPLS-DA模型的好坏可以通过R2X、R2Y和Q2等参数进行评估，其中Q2表示模型的预测能力，Q2 > 0.5通常被认为是有效模型，Q2 > 0.9则表示模型非常出色。五、软件工具 正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）可以通过多种软件工具实现，这些工具包括但不限于：1. R语言：提供了`ropls`包来实现PCA、PLS(...
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。
DA是判别分析,PLS-DA用偏最小二乘回归的方法,在对数据“降维”的同时,建立了回归模型,并对回归结果进行判别分析。 OPLS-DA是在PLS-DA的基础上,进行了正交变换的矫正,可以滤除与分类信息无关的噪音,提高了模型的解析能力和有效性。 Question2:什么是OPLS-DA? OPLS是一种多因变量对多自变量的回归建模方法,其最...
右上图,OPLS-DA模型的R2Y和Q2Y与随机置换数据后获得的相应值进行比较。 离群点展示(左下) 展示了各样本在投影平面内以及正交投影面的距离,具有高值的样本标注出名称,表明它们与其它样本间的差异较大。颜色代表性别分组。 x-score plot(右下) 各样本在OPLS-DA轴中的坐标,颜色代表性别分组。 可视化 library(ggp...
由上图,PLS-DA模型的R2Y和Q2Y与随机置换数据后获得的相应值进行比较。 左下图,展示了各样本在投影平面内以及正交投影面的距离,具有高值的样本标注出名称,表明它们与其它样本间的差异较大。颜色代表性别分组。 右下图,各样本在PLS-DA轴中的坐标,颜色代表性别分组。我们可以看到,相对于上文的PCA(仅通过方差特征...
OPLS-DA分析结果显示，模型对X和Y矩阵的解释率（R2X和R2Y）及预测能力（Q2）越接近于1，表明模型拟合度越高，训练集样本能够被更准确地划分到其原始归属中。通过OPLS-DA分析，可以直观地筛选出差异代谢物，对代谢物进行筛选，进而可视化分析，以加深对代谢过程的理解。此方法在代谢组学研究中具有重要...
正交偏最小二乘法判别分析（OPLS-DA）在代谢组学等领域应用广泛。它通过多因变量对多自变量的回归模型，去除自变量中与分类变量无关的数据变异，将分类信息集中在主成分中，简化模型，易于解释。OPLS-DA能建立代谢物表达量与样本类别之间的关系模型，预测样品类别，PCA则无法实现。对于如何在线绘制OPLS-DA图...
右上图,OPLS-DA模型的R2Y和Q2Y与随机置换数据后获得的相应值进行比较。 离群点展示(左下) 展示了各样本在投影平面内以及正交投影面的距离,具有高值的样本标注出名称,表明它们与其它样本间的差异较大。颜色代表性别分组。 x-score plot(右下) 各样本在OPLS-DA轴中的坐标,颜色代表性别分组。 可视化 library(...
实际和模拟模型R2Y和Q2Y值经随机排列后的散点图,模型R2Y和Q2Y(散点)大于真实值时(横线),表示产生过拟合2。右上图,OPLS-DA模型的R2Y和Q2Y比较随机置换数据后获得的相应值。 离群点展示(左下) 展示了各样本在投影平面内以及正交投影面的距离,具有高值的样本标注出名称,表明它们与其它样本间的差异较大。颜色...
与PCA不同,PLS是“有监督”模式的偏最小二乘法分析,也就是在分析数据时,已知样本的分组关系,这样可以更好的选择区分各组的特征变量,确定样本之间的关系。DA是判别分析,PLS-DA用偏最小二乘回归的方法,在对数据“降维”的同时,建立了回归模型,并对回归结果进行判别分析。