OPLS是一种多因变量对多自变量的回归建模方法,其最大的特点是可以去除自变量X中与分类变量Y无关的数据变异,是分类信息主要集中在一个主成分中,从而模型变的简单和易于解释,其判别效果和主成分得分图的可视化效果更加明显。正交偏最小二乘法判别分析(orthogonal partial least-squares discrimination analysis,OPLS-DA)在...
1. 登录平台，使用预设用户名密码和验证码登录。2. 在工具栏选择OPLSDA分析。3. 上传数据（支持.txt或.csv文件格式），确保数据格式符合示例。4. 设置分组信息、参数（如比较组、坐标字体大小、元素大小、是否添加椭圆等），调整后运行分析。5. 下载结果，通过矢量图处理软件（如Inkscape或AI）进行后处...
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...