在这种情况下,PLS-DA和PCA-DA表现出最好的性能(准确度为63-95%),并且这两种模型在诊断新血清样品中的癌症方面都表现出色。 总而言之,我们将使用PLS-DA和PCA-DA中预测的变量重要性(ViP)确定十种最能诊断癌症的蛋白质。 上面的PLS-DA ViP图清楚地将V1184与所有其他蛋白质区分开。这可能是一个有趣的癌症生物...
在这种情况下,PLS-DA和PCA-DA表现出最好的性能(准确度为63-95%),并且这两种模型在诊断新血清样品中的癌症方面都表现出色。 总而言之,我们将使用PLS-DA和PCA-DA中预测的变量重要性(ViP)确定十种最能诊断癌症的蛋白质。 上面的PLS-DA ViP图清楚地将V1184与所有其他蛋白质区分开。这可能是一个有趣的癌症生物...
在这种情况下,PLS-DA和PCA-DA表现出最好的性能(准确度为63-95%),并且这两种模型在诊断新血清样品中的癌症方面都表现出色。 总而言之,我们将使用PLS-DA和PCA-DA中预测的变量重要性(ViP)确定十种最能诊断癌症的蛋白质。 上面的PLS-DA ViP图清楚地将V1184与所有其他蛋白质区分开。这可能是一个有趣的癌症生物...
在这种情况下,PLS-DA和PCA-DA表现出最好的性能(准确度为63-95%),并且这两种模型在诊断新血清样品中的癌症方面都表现出色。 总而言之,我们将使用PLS-DA和PCA-DA中预测的变量重要性(ViP)确定十种最能诊断癌症的蛋白质。 上面的PLS-DA ViP图清楚地将V1184与所有其他蛋白质区分开。这可能是一个有趣的癌症生物...
PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis) 是一种多变量统计分析方法,常用于处理具有多个预测变量和多个响应变量的数据。在本文中,我们帮助客户使用了PLS-DA方法来挖掘两个疾病的不同中医分组方式下存在差异的指标。 首先,我们有两个Excel文件,分别是患者的证素数据。每一列代表一位患者的多个数据,不同颜...
PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis) 是一种多变量统计分析方法,常用于处理具有多个预测变量和多个响应变量的数据。在本文中,我们帮助客户使用了PLS-DA方法来挖掘两个疾病的不同中医分组方式下存在差异的指标。 首先,我们有两个Excel文件,分别是患者的证素数据。每一列代表一位患者的多个数据,不同颜...
PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis) 是一种多变量统计分析方法,常用于处理具有多个预测变量和多个响应变量的数据。在本文中,我们帮助客户使用了PLS-DA方法来挖掘两个疾病的不同中医分组方式下存在差异的指标。 首先,我们有两个Excel文件,分别是患者的证素数据。每一列代表一位患者的多个数据,不同颜...
# 准备PLS-DA分析的数据和分组信息X <- t(otu) # Transposed OTUdataY <- map1$Group # Group information# 进行PLS-DA分析plsda_result<- plsda(X, Y, ncomp =2) # ncomp是你希望保留的成分数目# 可视化PLS-DA结果# plotIndiv函数用于绘制个体样本的分布,其中包括了样本的分类信息plotIndiv(plsda_...
r语言plsda分析代码附数据 在这段代码中,作者使用了mixOmics包来进行PLS-DA分析,通过比较不同组别患者的数据,挖掘出不同组别间存在的差异指标。这里给出了一个示例,使用了breast.tumors数据集,其中X是基因表达数据,Y是样本的治疗情况,通过PLS-DA分析得到了plsda.breast模型。接下来,作者使用plotIndiv函数将不同组别...
最近我们被要求撰写关于偏最小二乘回归PLS-DA的研究报告,包括一些图形和统计输出。 主成分回归(PCR)的方法 本质上是使用第一个方法的普通最小二乘(OLS)拟合 来自预测变量的主成分(PC)。这带来许多优点: 预测变量的数量实际上没有限制。 相关的预测变量不会破坏回归拟合。