### 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) 1. **定义**: PCA是一种用于数据降维的技术,通过线性变换将...
特别的, 我们有n维欧氏空间中的正交概念, 这是最直接的推广。 和正交有关的数学概念非常多, 比如正交矩阵、正交补空间、施密特正交化法、最小二乘法等等。
GRP水平均显著高于对照组,差异有统计学意义(P〈0.01).PCA模型表明,两组个体的代谢轮廓各不相同,有分离趋势.OPLS-DA能较好地鉴别肺癌和肺部良性疾病,具有88.6%(124/140)的灵敏度,90.9%(140/154)的特异性和89.8%(264/294)的准确率.结论基于胸腔积液CEA,Cyfra21-1,NSE和SCC和Pro-GRP的PCA和OPLS-DA模型有助于...
不能反映多个之间或其他变量因素对组别分类的影响,选出差异物很可能存在高度相关性,导致其分析结果的准确度和优化程较低;而多维统计学模型( PCA,OPLS-DA)可以分析分子之间的相互影响,还可以过滤与分组无关的噪音,更重要的是获得变量在模型中的权重,减少单维统计学方法带来的假阳性。
(检测槲皮素和山奈酚);用外标法计算各成分含量,并联合PCA,OPLS-DA进行品质分析.结果4种成分分别在各自范围内线性关系良好(r≥0.9992);平均加样回收率96.85%~99.54%(RSD<2.0%);经PCA法得2个主成分的累积贡献率达到87.463%;OPLS-DA法显示12批复方儿茶胶囊样品聚为3类;儿茶素和表儿茶素是影响复方儿茶胶囊产品...
本研究发现,肺癌患者胸腔积液5种肿瘤标志代谢明显紊乱与肺部良性疾病有分离趋势,表明PCA模型有助于肺癌的鉴别诊断。OPLS-DA模型是常用的有监督的模式识别技术,通过正交信号矫正去掉与分类变量(Y)无关的变量信息,有助于建立诊断模型和寻找潜在的标志物[16]。基于胸腔积液中五种肿瘤标志OPLS-DA模型对肺癌的诊断取得了...
一、一些基本的线性代数和矩阵的概念 1、正交: 正交定义: 正交是线性代数的概念,是垂直这一直观概念的推广。作为一个形容词,只有在一个确定的内积空间中才有意义。若内积空间中两...
结果4种成分分别在各自范围内线性关系良好(r≥0.9992);平均加样回收率96.85%~99.54%(RSD<2.0%);经PCA法得2个主成分的累积贡献率达到87.463%;OPLS-DA法显示12批复方儿茶胶囊样品聚为3类;儿茶素和表儿茶素是影响复方儿茶胶囊产品质量的主要潜在标志物。结论所建方法结果准确、操作便捷,可用于复方儿茶胶囊的综合质量...