2.负荷图(Loading Plot): 负荷图展示了原始变量(如代谢物、基因表达等)对PLS-DA成分的贡献。每个点代表一个变量,其位置表示该变量在区分不同组别中的重要性。靠近图中心的变量对区分类别的贡献较小,而远离中心的变量则更为重要 3.VIP分数图(VIP Scores Plot): ...
PLS(偏最小二乘法)分析是一种统计方法,主要用于模型构建和因变量之间的关系分析。在PLS分析中,载荷图(loading plot)可以帮助我们更好地理解潜变量(latent variables)与观测变量(observed variables)之间的关系。分析载荷图的大致过程如下: 1.观察坐标系:
1.得分图（Score Plot）：得分图通常用于展示样本在PLS-DA模型中的分布。每个点代表一个样本，不同的颜色或形状可以代表不同的类别。通过观察点的分布，可以了解不同类别之间是否有明显的区分。如果不同类别的点在图中清晰分离，则说明模型在这些类别上有良好的区分能力。2.负荷图（Loading Plot）：负荷...
3.Loading 图：Loading 图是一种可视化的工具，用来展示每个自变量在 PLS-DA 模型中的重要程度。通过 Loading 图，可以看出每个变量对样本分类的重要程度，并找出那些最能区分不同类别之间差异的主要特征。4.Score plot 图：Score plot 图是一种二维或三维的散点图，用来展示不同样本之间的差异，方便观...
Partial least square discriminant analysis (PLS-DA) loading plot based on the relative abundance of the putative bacterial genera in soil microbiome and their association with organic or convent...
偏最小二乘判别分析(Partial least squares Discriminant Analysis, PLS-DA)是一种统计学方法,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。通过建立组学数据与样本类别之间的关系模型,实现对样本类别的预测,为有监督的建模方式。 工具界面 接下来看看数据格式吧!需要上传一个组学数据表格...
matplotlib Python中的PLS-DA加载图我对你的代码进行了改进。双标图是通过简单地叠加分数和加载图来获得...
还可以获取更多信息,例如查看查看差异比较大的表达基因。 par(mfrow = c(1, 2)) plot(pls-ana, typeVc = 'x-score', parAsColFcVn = group) plot(pls-ana, typeVc = 'x-loading') 以上就是非常粗略的说了下PLS-DA的做法和可视化差异性了,其实PLS-DA还有很多内容,想了解的自行深入学习吧!
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,目的为区分样本差异,或在海量数据中挖掘潜在标志物。
par(mfrow = c(1, 2)) plot(pls-ana, typeVc = 'x-score', parAsColFcVn = group) plot(pls-ana, typeVc = 'x-loading') 以上就是非常粗略的说了下PLS-DA的做法和可视化差异性了,其实PLS-DA还有很多内容,想了解的自行深入学习吧! 如有侵权,请联系本站删除!