而OPLS-DA(正交偏最小二乘回归分析)则是在PLS-DA的基础上加入了正交因子,可以更准确地识别主要差异和副差异,从而进行更精细的样本分类和特征选择。OPLS-DA通过正交化处理,将数据分为与响应变量相关的部分和与响应变量无关的部分,从而更好地分离出影响样本分类的关键特征。总之,PLS-DA和OPLS-DA在数据处理和分析方...
OPLS-DA是PLS-DA的改进版本,它结合了正交信号矫正技术,能够滤除与分类信息无关的噪声,提高模型的解析能力和有效性。在OPLS-DA得分图上,有两种主成分,即预测主成分t[1]和正交主成分to[1]。OPLS-DA将组间差异最大化的反映在第一个主成分(即t[1])上,而正交主成分则反映了组内的变异。 OPLS-DA通常用于两组...
1) 分离变异：OPLS-DA通过分离与类别归属相关的变异和其他变异，提高了模型的解释力和预测性能。2) 简...
Pls-DA将代谢物数据与类别信息进行联合建模,寻找最佳的线性组合,以最大程度地区分不同组别。 OPLS-DA:OPLS-DA是Pls-DA的一种改进方法,它引入正交信号分解,将数据分解为预测成分和正交成分。预测成分捕获与类别相关的信息,而正交成分则捕获与类别无关的变异。通过引入正交成分,OPLS-DA可以更好地解释数据中的噪声和...
Q2表示PLS-DA模型的预测效果,一般Q2大于0.5表示预测能力较好,并且R2与Q2的值应该比较接近。 模型验证图 permutation test的横坐标表示模型的准确率,纵坐标表示100次 permutation test 中100个模型的准确率的频数,箭头表示本PLS-DA模型准确率所在的位置。 ③OPLS-DA图形解读 横坐标表示OSC过程中的主要成分的得分值( ...
在选择PLS-DA(偏最小二乘判别分析)和OPLS-DA(正交偏最小二乘判别分析)来分析模型的预测能力时,考虑因素包括数据的特性和研究的具体需求。这两种方法都是用于多变量统计分析,尤其在代谢组学和化学计量学领域中广泛应用,但它们有一些关键的区别: 1.PLS-DA: ...
OPLS-DA（Orthogonal Projections to Latent Structures Discriminant Analysis）在PLS-DA的基础上进一步提升了模型的解释能力。OPLS-DA不仅关注分类效果，还注重变量的解释性，可以将数据分解为与响应变量高度相关的成分（模型部分）与不相关于响应变量的成分（残差部分）。这样，通过OPLS-DA不仅能够实现有效的...
相较于PLS-DA,OPLS-DA可以更好地避免过拟合现象,但与PLS-DA相比通常没有预测性能优势的提升。目前的分析上来看二者区别不大,通常两种方法取其一即可,但通常推荐使用PLS-DA。 该图为OPLS-DA构建分类模型【4】。 PLS-DA和OPLS-DA分析中,还会得到变量投影重要度(Variable Importance for the Projection,VIP)值,用于...
偏最小二乘法判别分析（PLS-DA）是一种有监督的判别分析方法，旨在最大化组间的差异，用于分类数据。与PCA相比，PLS-DA能提供更好的分离效果，因为它能根据预先定义的分类变量最大化组间的差异。正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）进一步整合了PLS-DA与正交信号过滤技术，能够最大化与分类无关的信息...