接下来,我们导入数据2,并进行相似的分析步骤。首先,我们使用read.csv函数将数据2导入。然后,我们建立PLS-DA模型,并使用div函数查看不同组别分别有哪些指标,以及哪些指标之间存在显著的差异。 进行PLS-DA模型的建立 div(plsda.breast, ellipse = TRUE 指示变量矩阵 ist(t(plsda.breast$i 从结果中可以看到不同组别...
PLS-DA可以用于两组及以上组别的分类比较,通过最大化组间差异来获得比PCA更好的分离效果。 图1 PLS-DA得分图 二、OPLS-DA分析 ORIGINGENE 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]...
PLS是偏最小二乘分析,DA是判别分析。再加一个o就是加了一个正交,OPLS-DA就是正交偏最小二乘法判别分析。 当变量数量远大于样品数量时(行数小于列数), PLS或 PLS-DA模型容易过拟合,但是PCA效果也不好。但是加入正交矫正之后数据检出假阳性会降低,所以会更准确。数据处理的时候一般是先做PCA,然后做OPLS-DA。
PLS-DA建模:通过绘制两组数据建模,输出一系列关键参数结果。模型基本信息存储在“plsda_result.txt”中。 评价(O)PLS-DA模型拟合效果使用R2X、R2Y和Q2Y这三个指标,这些指标越接近1,表示PLS-DA模型拟合数据效果越好。 R2X和R2Y分别表示PLSDA分类模型所能够解释X和Y矩阵信息的百分比,Q2Y则为通过交叉验证计算得出...
PLS-DA是监督式学习方法,旨在找到区分两个或多个预先定义的类别(如健康与疾病状态)的模式。 它通过建立一个模型来区分不同的组别,这使得它适用于分类和判别分析。 2.处理高维数据: PLS-DA特别适用于处理高维数据集(即特征数量远大于样本数量的数据),如基因表达数据、质谱数据等。
在PLS-DA模型中,可以分析每个细胞因子对模型的贡献,以识别最具诊断性的因子。 通常,具有最高权重的变量(在这里是细胞因子)被认为是最具区分能力的。 5.结果解释和应用: 解释PLS-DA模型的结果,确定哪些细胞因子在区分健康和疾病状态方面最有效。 这些细胞因子可以作为潜在的生物标志物,用于疾病的诊断或风险评估。
偏最小二乘方法则通过确保模型的稳健性和预测能力来建立判别模型。二、PLS-DA分析法的应用特点 PLS-DA分析法在处理复杂数据时具有显著优势。它能够处理存在多重共线性数据的分类问题，这是许多传统统计方法难以应对的挑战。此外，PLS-DA能够识别出与分类最相关的变量，这对于简化数据结构和寻找关键特征至关...
有监督的分析(PLS-DA)能够很好的解决这些问题。也就是在分析数据时,已知样本的分组关系,这样可以更好的选择区分各组的特征变量,确定样本之间的关系。DA是判别分析,PLS-DA用偏最小二乘回归的方法,在对数据“降维”的同时,建立了回归模型,并对回归结果进行判别分析。
为了深入探索桂花细胞液在不同温度和时间条件下的香气成分差异,并验证这些差异的可靠性,研究采用了偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型。该模型通过一系列严格的验证步骤,确保了结果的准确性和可靠性。首先,模型通过排列检验进行了200次的交叉验证,这一过程中,Q2回归线与纵轴的相交点小于零(R2=0.369, Q2=-0.826),这...