今天,我们将 在Arcene数据集上执行PLS-DA, 其中包含100个观察值和10,000个解释变量。 让我们开始使用R 癌症/无癌标签(编码为-1 / 1)存储在不同的文件中,因此我们可以将其直接附加到完整的数据集,然后使用公式语法来训练模型。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 # 安装加载library(caret)arcene<-
进行PLS-DA分析 📈 现在,我们可以开始PLS-DA分析啦!运行以下代码:```R df_plsda <- plsda(otu, group$group, ncomp = 2) # ncomp表示要提取的主成分数量,这里我们设置为2。你可以根据需要调整这个值。 ``` 绘制散点图 🎨 接下来,我们用PLS-DA的结果绘制散点图。运行以下代码:```R plotIndiv(df...
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...
R语言PLS-DA模型分析不同中医组别患者间差异指标数据可视化,PLS-DA(PartialLeastSquaresDiscriminantAnalysis)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
偏最小二乘法判别分析,即我们常说的PLS-DA(Partial Least Squares Discriminant Analysis),经常被用来处理分类和判别问题。这种方法和PCA分析方法是比较类似的,区别在于二者是否有监督,一般PCA是无监督的,…
R语言中的偏最小二乘回归PLS-DA|附代码数据,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
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,不同颜色代表了不同的分组。我们想要通过PLS-DA挖掘不同组别患者间存在差异的指标。
在R语言中,我们首先将数据导入并进行预处理。我们使用read.csv函数将数据1导入,并将不需要的列删除。然后,我们使用na.omit函数删除含有缺失值的行。最后,我们为每个患者指定一个组别,分别为A、B、C、D、E和F。 进行PLS-DA模型的建立 接下来,我们使用PLS-DA建立模型。建立PLS-DA模型,并将数据集和组别变量作为...
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...