PCA与PLSDA分析的区别 主成分分析(PCA, Principal Component Analysis)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA, Partial Least Squares Discriminant Analysis)是两种常用的数据降维和分类技术,它们在原理、应用场景及效果上存在一些显著的差异。以下是对这两种方法的详细比较: 1. 基本原理 PCA: 目标:通过线性变换将数据投影到低...
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...
什么是PCA、PLS-DA、OPLS-DA ? 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的无监督分析方法,是一种多变量统计分析方法,又称主分量分析。可以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,并可通过分析QC样本进行质量控制。 偏最小二乘法判...
### PLS-DA与PCA的区别 在数据分析领域,偏最小二乘判别分析(Partial Least Squares Discriminant Analysis, PLS-DA)和主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是两种常用的降维技术。尽管它们的目标都是简化数据并提取关键信息,但它们在方法、应用场景以及处理的数据类型上存在一些显著的差异。以下是对这两种技...
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。其中,PCA、PLS-DA和OPLS-DA是目前代谢组学领域中使用最为普遍的多变量统计分析方法。
OPLS-DA分析中，S-plot图帮助识别与主成分和分类相关性强的代谢物，同时评估模型的R2X、R2Y和Q2值，反映模型对X和Y矩阵的解释率以及预测能力。验证图通过permutation test确定模型的最优性。要进行PCA、PLS-DA、OPLS-DA分析，可以使用如MetaboAnalyst这样的在线平台，它提供从数据预处理到模型构建和图形...
其实,如果不做代谢组学或者看这方面的文章,一般学点组学分析的人还真不容易看到PLS-DA,因为常见组学(转录组、蛋白组),文章中一般使用PCA分析降维(转录组不求人系列(三):PCA分析及CNS级别作图),代谢组学使用较多。如果你的样品之间相关性不强,这时候主成分分析降维的效果其实不太好,就可以试试这种有监督的学习方...
简介: 单组学的多变量分析|1.PCA和PLS-DA Part1PCA和PLS-DA 我们使用SRBCT数据集来说明PCA和sPLS-DA。 安装并加载mixOmics包 BiocManager::install('mixOmics') library(mixOmics) 1示例数据集 示例数据是mixOmics包自带的经过标准化处理过的可以直接使用的数据,来自小圆蓝细胞肿瘤(SRBCT)。数据集包括63个样本的...
当PCA、PCOA或NMDS等降维分析方法结果不佳时,可以考虑使用PLS-DA。同时,最好结合PERMANOVA的组间差异统计学检验结果。 PLS-DA具有较好的预测性能优势;而OPLS-DA可以更好地避免过拟合现象。如果PLS-DA模型表现良好,推荐使用PLS-DA。 在数据图分析中,PLS-DA和OPLS-DA两者数据结果、分析模式差不多,都是备选方法。
而PLS-DA是一种有监督的判别方法,经常应用于分类和判别问题,由于代谢组学数据的复杂性,尤其是面对组间差异不明显的样本,因无监督的PCA对所有样本不加以区分,即每个样本对模型有着同样的贡献,单纯的无监督分析在这种情况下不能很好的展现出组间差异性,而PLS-DA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...