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程度从原始矩阵分离,从而将最相关的因素集中到第一个主成份上,进而寻找该主成分的正交矫正轴方向,从而使得组间样本分离效果更佳,使组内差异弱化,组间差异最大化凸显,且更适用于两组样本间的分离...
当PCA主成分分析在数据降维上表现不佳时,不妨考虑两种有监督的判别分析方法:PLS-DA和OPLS-DA。这两种方法能够更好地处理分类问题,特别适用于两组样本间的分离。📊 PLS-DA(偏最小二乘法判别分析)是一种多变量统计分析方法,通过观察或测量到的若干变量值来判断研究对象如何分类。它能够区分样本并进行样本分类预测,...
除了降维数据外,PLS-DA还可实现对样品类别的预测(即用于分类),通过构建分类预测模型,可进一步用于识别更多的样本所属,这是探索性的PCA方法无法做到的。 图中展示了PLS-DA用于构建分类模型,区分了受保护的猕猴和易感猕猴,平衡的交叉验证准确率为89.6%【3】。 相较于PLS-DA,OPLS-DA可以更好地避免过拟合现象,但与...
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。 我们仍然是选择前面...
而且,当无监督(PCA)无法很好地区分组间样本时,PLS-DA可以实现有效分离。并且PLS-DA和OPLS-DA所构建的分类预测模型,可进一步用于识别更多的样本类别,这是探索性的PCA方法无法做到的。 另外,PLS-DA和OPLS-DA所构建的分类模型中的载荷图可用于衡量各代谢物组分对样本分类判别的影响强度和解释能力,辅助标志代谢物的筛选...
OPLS-DA PLS-DA和OPLS-DA中涉及到两个矩阵:X矩阵为样本-变量观测矩阵,Y矩阵为样本类别归属矩阵。通过X和Y矩阵进行建模,即通过样本-变量关系确立样本关系。 两种方法相比,偏最小二乘(PLS)是一种基于预测变量和响应变量之间协方差的潜在变量回归方法,已被证明可以有效地处理具有多共线性预测变量的数据集。正交偏最...
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...
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...
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。
PCA PLS-DA OPLS-DA分析教程 博莱克代谢组学 08:58 MetaboAnalyst作图导入格式 sky梦越千里 19800 07:39 转录组PCA分析 小云爱生信 12730 8:30:19 代谢组数据挖掘 46285308114_bili 13991 12:41:35 蛋白质组学 你是真滴浪 5.5万280 XiaLab 1:18:28 ...