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通常用于两组样本间的
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...
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...
PLS-DA，即偏最小二乘判别分析，是一种监督式判别分析方法。它通过构建代谢物表达量与样本类别间的关系模型，来预测样品的类别。尽管它与PCA有些相似，但PLS-DA在分析过程中需要对样品进行预先的分组指定。这种模型计算方式能够强制将不同组分进行分类，从而有助于揭示各组间的差异与共性。PLS-DA的得分图，展示了...
该方法运用PLS-DA建立代谢物表达量与样品类别之间的关系模型,来实现对样品类别的预测。分别建立两两分组比较的PLS-DA模型(图1)或OPLS-DA模型(图2),模型得到的参数评价会以表格形式提供。其中R^2X和R^2Y分别表示所建模型对X和Y矩阵的解释率,Q2标示模型的预测能力,理论上R^2、Q^2数值越接近1说明模型越好,越...
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。 正交偏最小二乘法(OPLS)是一种新型的多元统计方法,它由Johan Tryggde等人于2002年提出,近十年来,这种方法在理论和应用方面得到了迅速的发展,并在计量化学中有大量的应用。OPLS是一种多因变量对多...
OPLSDA： 定义：进一步整合了PLSDA与正交信号过滤技术，能够最大化与分类无关的信息分离，集中于与分类最相关的因素。 用途：适用于两组样本间的比较，通过寻找与主成分正交的矫正轴方向，强化组间样本的分离，弱化组内差异。 结果解读：Splot图帮助识别与主成分和分类相关性强的代谢物；评估模型的R2X...
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...
与无监督的PCA(主成分分析)不同,PLS-DA需要预先指定样本分组,通过算法强制分离不同组别数据,更适合挖掘具有生物学意义的组间差异。二、PLS-DA与OPLS-DA的关键区别正交信号矫正技术 OPLS-DA(正交偏最小二乘判别分析)是PLS-DA的改进版本,通过正交信号分解将数据中的噪声(与分类无...