PCA与OPLS-DA的区别 主成分分析(PCA)和正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)是两种常用于数据降维和分类的统计方法。尽管它们有相似之处,但在应用背景、原理和实现目标上存在显著差异。以下是对这两种方法的详细比较: 一、PCA(主成分分析) 定义: PCA是一种用于数据降维的技术,通过线性变换将原始高维数据转换为较低维度
与PCA不同的是,PLS-DA和OPLS-DA则是有监督的模式,属于模型的方法。它们使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,对数据降维,这种监督模式通常可以更好地确立样本关系,如下图所示这样,无监督的PCA无法很好地区分组间样本时,而PLS-DA则实现有效分离。除了降维数据外,PLS-DA和OPLS-DA还可实现对...
PCA、PLSDA、OPLSDA是三种常用的多元统计分析方法，它们在数据处理和分析中具有不同的特点和用途：PCA： 定义：是一种多变量统计分析方法，用于通过线性变换选取较少数量的重要变量，从而简化数据结构。 用途：能初步了解各组样本之间的总体代谢物差异和组内样本之间的变异度大小，并通过分析质量控制样本进行...
PLS-DA能按照预先定义的分类(Y变量)最大化组间的差异,获得比PCA更好的分离效果。 正交偏最小二乘判别分析(Orthogonal PLS-DA,OPLS-DA )是一种有监督的判别分析方法,是多变量统计分析方法。OPLS-DA综合了PLS-DA和正交信号过滤(orthogonal signal correction, OSC)技术,能够把与预先设定的和分类无关的信息最大...
一类为非监督的学习方法,即在不给定样本标签的情况下对训练样本进行学习,如PCA、非线性映射(NLM) 等; 另一类为有监督的学习方法,即在给定样本标签的情况下对训练样本进行学习,如偏最小二乘判别分析(PLS-DA) 、基于正交信号校正的偏最小二乘判别分析(OPLS-DA) 、人工神经网络(ANN) 、支持向量机(SVM) 等。其...
PCA作为无监督学习，适用于探索数据内在结构，评价重点在方差解释率与可视化合理性。OPLS-DA属于有监督学习，侧重分类预测与生物标志物发现，需严格验证模型预测能力与稳定性。实际应用中常先进行PCA分析把握数据整体特征，再对分组明显的数据实施OPLS-DA。需特别注意OPLS-DA对样本量的要求，通常每组样本数应大于50，且...
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另外，OPLS可以更好地避免过拟合现象，预测性能优势并没有明显提升；因此，如果PLS-DA模型尚可：“summary”的4个plot的结果比较好，仍推荐使用PLS-DA。执行OPLS后的数据提取，与PLS和PCA略有不同，需要同时考虑得分矩阵和正交矩阵。过度拟合(Overfitting)是当机器学习应用于具有比样本更多变量的数据集的...
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...