正交偏最小二乘法(Orthogonal Partial Least Squares, OPLS)是一种常用的多元统计分析方法,广泛应用于数据建模、特征选择、变量筛选等领域。本文将介绍正交偏最小二乘法的原理、应用和优势,以及其在实际问题中的应用案例。 正交偏最小二乘法是基于偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)的改进方法。偏最小二乘...
正交偏最小二乘法判别分析(orthogonal partial least-squares discrimination analysis,OPLS-DA)在代谢组学分析中应用较多,利用偏最小二乘回归建立代谢物表达量与样本类别之间的关系模型,同时还可以有效分离样本,预测样品类别。PLS-DA/OPLS-DA建立了代谢物表达量与分组关系之间的模型,PLS-DA/OPLS-DA可以更好地获取组...
此外,OPLS还可以用于其他领域的数据分析,如经济预测、环境监测等。 结论 正交偏最小二乘法(OPLS)是一种强大的多变量分析方法,它通过将数据分解为与响应变量相关和无关的两个子空间,实现了数据的降维和特征提取。在Python中,我们可以使用sklearn库中的OrthogonalPartialLeastSquares类来实现OPLS。通过本文的示例代码,我们...
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。
正交偏最小二乘法（OPLS）是基于PLS的，把连续的变量正交（orthogonal) 投射到 latent structure，从而把变量分成了可以预测的和无关的两种，第一个latent variable可以解释X和Y之间的共同变化，也就是X中变化跟Y变化有关的，第二之后的latent variable是在X变化中对Y无关的（正交的）。如果是不连续的...
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...
请问什么是“正交偏最小二乘法（OPLS）”？其与“偏最小二乘法（PLS）"的区别是什么？
优点：提高了建模的稳定性和可靠性，缺点：导致模型过拟合。1、优点：OPLS-DA在建模过程中引入正交化操作，可以有效解决多重共线性问题，提高了建模的稳定性和可靠性。2、缺点：由于OPLS-DA需要在特征空间中建立线性模型，因此需要足够多的样本来支持建模，不然会导致模型过拟合。
R包ropls的PCA、PLS-DA和OPLS-DA 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。
一、原理 OPLS 是基于最小二乘法(Partial Least Squares Regression,简称 PLS)的一种方法。与 PLS 不同的是,OPLS 通过构建一个正交 的预测变量,将数据分解为预测变量、残差和不可解释的变异。这 一步是通过将原始变量与预测变量正交化实现的,从而提高了预测 模型的可解释性和预测精度。 二、应用 OPLS 在生物学...