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...
PCA可以看到样本的原始状态，PLS-DA看到的是样本的分组效果。如果想找到造成组间差异的物质，建议还是再...
请问您有做PLS-DA和OPLS-DA的教程吗？最近做到这儿卡住了，能否请大神指点一下？用SIMCA-P软件做的 ...
应用傅里叶变换近红外(FT-NIR)光谱分析技术结合主成分分析马氏距离(PCA-MD)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)的定性分析方法,以某卷烟企业提供的某一品牌不同月份(50份/月),共计550份卷烟样品为研究对象.通过采集样品的近红外光谱数据,利用TQ统计软件中的PCA-MD方法优化光谱数据.结果显示,采用多元散射校正,一阶...
plotIndiv(pca.srbct, group = srbct$class, ind.names = FALSE, legend = TRUE, title = 'PCA on SRBCT') 3PLS-DA 分析 对于判别分析,我们设置因子Y来表示每个样本的类别隶属度。在PLS-DA过程中,将Y因子转化为一个虚拟矩阵。 Y = srbct$class ...
主成分分析(PCA) 对基因表达数据进行初步的PCA分析,可以首次探索数据变异的主要来源。PCA是一种无监督分析,没有提供关于肿瘤类别的信息。为了理解所解释的变化量,我们将主成分数目(ncomp = 10)设置为一个相当大的数字。在PCA中,centering(中心化)使所有基因具有相同的零平均值,利于关注样本之间的差异。Scaling(缩放...
对基因表达数据进行初步的PCA分析，可以首次探索数据变异的主要来源。PCA是一种无监督分析，没有提供关于肿瘤类别的信息。为了理解所解释的变化量，我们将主成分数目 (ncomp = 10) 设置为一个相当大的数字。在PCA中， centering (中心化)使所有基因具有相同的零平均值，利于关注样本之间的差异。 Scaling ...
该研究为快速评价卷烟生产过程质量的 cm 每个样品平行采集3次,一阶导数光谱见 稳定性提供可行的思路和方法,为卷烟过程质 图1。 增刊 李滟芳,等:基于FT-NIR分析技术结合PCA-MD和PLS-DA分析法控制卷烟生产质量 21 理,结果见表1。 132 优化模型的建立 建立生产质量控制类模型时,首先对所采集 的近红外光谱数据按...
用的是simca-p12.0分析数据,投文章,有个审稿意见是加上t[1]、t[2]的值,但是不知道是加什么,这两个值要从哪里看或者计算呢,看见下面有R2X[1]和R2X[2],不知道是不是这个值 药学 药物分析
PCA主要用来看你的样品组间差异是否大，组内差异是否小，有没有离散样本，如果组间差异大，组内差异小...