从海量数据中发现潜在标志指标, 需要借助多变量模式识别方法. 无监督的模式识别方法包括主成分分析(PCA、聚类分析(HCE)等,根据模式识别模型抽提出对分类有重要贡献的指标后, 如果还需要进一步验证这些指标的差异性,那么可以在r语言中使用PLSDA模型进行分析。 本文使用几组患者对不同指标进行评分的数据,最后使用PLS—DA...
# col.breast<- as.numeric(as.factor(Y)) #plotIndiv(plsda.breast, ind.names = TRUE, col = col.breast ,ellipse = TRUE) 从图中可以看到,分组a和分组b之间存在显著的差异,分组cdef之间的差异较小,分组a分组b和分组cdef间均存在显著差异。 同时,为了我们可以从数值的角度来对这些分组的差异性进行分析。
1306 -- 2:47 App Kmeans聚类分析工具使用说明 2073 -- 10:03 App K-means聚类分析使用说明 683 -- 13:30 App 视频实操SCI作图课(2):5min做出让审稿人满意的PLS-DA图 3084 -- 4:16 App 高级聚类热图使用说明 1264 -- 7:56 App 火山图使用说明 3469 -- 3:28 App 高级相关性网络图使用介绍...
PLS-DA（Partial Least Squares Discriminant Analysis）是一种基于偏最小二乘法的判别分析技术，特别适用于高维度数据的分类任务。其优点在于能够处理大量变量与较少样本的数据集，且能有效识别不同群体间的差异，对于代谢物特征的区分和聚类分析有显著效果。OPLS-DA（Orthogonal Projections to Latent Structu...
从海量数据中发现潜在标志指标, 需要借助多变量模式识别方法. 无监督的模式识别方法包括主成分分析(PCA、聚类分析(HCE)等,根据模式识别模型抽提出对分类有重要贡献的指标后, 如果还需要进一步验证这些指标的差异性,那么可以在r语言中使用PLSDA模型进行分析。
PLS-DA图的解释需要结合实验设计和研究背景。例如，在代谢组学研究中，成分的分离可能与特定生物标志物或代谢途径相关。理解PLS-DA的结果需要结合具体的研究背景和数据特性。在解读结果时，应该注意不仅仅依赖于图形本身，还要结合其他统计分析结果，如模型的预测准确度、交叉验证结果等，以综合判断模型的有效...
(PLS—DA分析) 从海量数据中发现潜在标志指标, 需要借助多变量模式识别方法. 无监督的模式识别方法包括主成分分析(PCA、聚类分析(HCE)等,根据模式识别模型抽提出对分类有重要贡献的指标后, 如果还需要进一步验证这些指标的差异性,那么可以在r语言中使用PLSDA模型进行分析。
#多变量的降维分析35 #聚类和分类23 R包ropls的PCA、PLS-DA和OPLS-DA 在代谢组学分析中经常可以见到主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(partial least-squares discrimination analysis,PLS-DA)、正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least-squares discrimination analysis,OPLS-DA)等分析方法,目的为区分样...
基于基因集的样品队列分组之层次聚类 基于基因集的样品队列分组之PCA, 基于基因集的样品队列分组之gsea等打分 实际上,这个过程在代谢组学数据里面就是OPLS-DA代替PCA,因为代谢组学矩阵即使我们有很明确的分组信息,它全局PCA通常是没办法像转录组表达量矩阵那样的成为一个三张图,详见:在生信技能树的教程:《你确定你...
PLS-DA分析法指的是偏最小二乘回归分析法。偏最小二乘回归分析法是一种统计学方法，与主成分回归有关系，但不是寻找响应变量和自变量之间最大方差的超平面，而是通过投影分别将预测变量和观测变量投影到一个新空间，来寻找一个线性回归模型。因为数据X和Y都会投影到新空间，PLS系列的方法都被称为双...