OPLS-DA是PLS-DA的改进版本,它结合了正交信号矫正技术,能够滤除与分类信息无关的噪声,提高模型的解析能力和有效性。在OPLS-DA得分图上,有两种主成分,即预测主成分t[1]和正交主成分to[1]。OPLS-DA将组间差异最大化的反映在第一个主成分(即t[1])上,而正交主成分则反映了组内的变异。 OPLS-DA通常用于两组样本间的
2) 简化模型：通过这种方式，OPLS-DA通常只需要较少的主成分即可解释大部分变异，使得模型更加简洁。3)...
而OPLS-DA(正交偏最小二乘回归分析)则是在PLS-DA的基础上加入了正交因子,可以更准确地识别主要差异和副差异,从而进行更精细的样本分类和特征选择。OPLS-DA通过正交化处理,将数据分为与响应变量相关的部分和与响应变量无关的部分,从而更好地分离出影响样本分类的关键特征。总之,PLS-DA和OPLS-DA在数据处理和分析方...
PLS-DA，即偏最小二乘判别分析，是一种监督式判别分析方法。它通过构建代谢物表达量与样本类别间的关系模型，来预测样品的类别。尽管它与PCA有些相似，但PLS-DA在分析过程中需要对样品进行预先的分组指定。这种模型计算方式能够强制将不同组分进行分类，从而有助于揭示各组间的差异与共性。PLS-DA的得分图，展示了...
不同于主成分分析(PCA)法,Partial Least Squares Discrimination Analysis(PLS-DA)或Orthogonal PLS-DA(OPLS-DA)是一种有监督的判别分析统计方法。该方法运用PLS-DA建立代谢物表达量与样品类别之间的关系模型,来实现对样品类别的预测。分别建立两两分组比较的PLS-DA模型(图1)或OPLS-DA模型(图2),模型得到的参数评价...
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。 正交偏最小二乘法(OPLS)是一种新型的多元统计方法,它由Johan Tryggde等人于2002年提出,近十年来,这种方法在理论和应用方面得到了迅速的发展,并在计量化学中有大量的应用。OPLS是一种多因变量对多...
OPLS-DA（Orthogonal Projections to Latent Structures Discriminant Analysis）在PLS-DA的基础上进一步提升了模型的解释能力。OPLS-DA不仅关注分类效果，还注重变量的解释性，可以将数据分解为与响应变量高度相关的成分（模型部分）与不相关于响应变量的成分（残差部分）。这样，通过OPLS-DA不仅能够实现有效的...
OPLS-DA:OPLS-DA是Pls-DA的一种改进方法,它引入正交信号分解,将数据分解为预测成分和正交成分。预测成分捕获与类别相关的信息,而正交成分则捕获与类别无关的变异。通过引入正交成分,OPLS-DA可以更好地解释数据中的噪声和干扰,提高模型的可解释性。 2.模型解释性: ...
在选择PLS-DA(偏最小二乘判别分析)和OPLS-DA(正交偏最小二乘判别分析)来分析模型的预测能力时,考虑因素包括数据的特性和研究的具体需求。这两种方法都是用于多变量统计分析,尤其在代谢组学和化学计量学领域中广泛应用,但它们有一些关键的区别: 1.PLS-DA: ...