在SIMCA中进行PLS-DA分析前,通常需要准备好两个主要的数据矩阵:一个包含了预测变量(如光谱数据、化学测量等),另一个包含了响应变量(即分类变量,例如不同的样本类别)。 2.导入数据: 在SIMCA中导入你的数据。通常你需要将数据以特定格式(如Excel表格)导入软件。 3.创建PLS-DA模型: 在SIMCA中,选择创建一个新的PL...
以下是使用SIMCA进行PLS-DA的基本操作流程: 1.数据导入: 打开SIMCA软件。 选择“新建项目”或“打开已有项目”。 导入待分析的数据,可以是Excel文件、文本文件等。 2.数据预处理: 检查数据中是否有缺失值,如果有,进行填充或排除。 进行数据标准化或归一化,这样可以确保每个变量的贡献是相似的。
对数据进行预处理，比如中心化、标准化。这一步骤对于提高模型质量非常关键。检查并处理任何异常值或缺失数据。4.创建PLS-DA模型：在SIMCA-P中，选择创建一个新模型，并选择PLS-DA作为分析类型。指定自变量（X）和响应变量（Y）。在PLS-DA中，X通常是你的测量变量，而Y是分类变量（如健康状态或疾病类...
PLS-DA常用于区分各组间代谢轮廓的总体差异,筛选组间的差异代谢物。 正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)结合了正交信号矫正(OSC)和PLS-DA方法,能够将X矩阵信息分解成与Y相关和不相关的两类信息,通过去除不相关的差异来筛选差异变量。 具体流程为:使用SIMCA软件对数据进行对数转换加UV格式化处理,首先对第一主成分进...
正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)结合了正交信号矫正(OSC)和PLS-DA方法,能够将X矩阵信息分解成与Y相关和不相关的两类信息,通过去除不相关的差异来筛选差异变量。 具体流程为:使用SIMCA软件对数据进行对数转换加UV格式化处理,首先对第一主成分进行OPLS-DA建模分...
最近用Simca软件统计分析代谢组学实验结果，在进行PLS-DA分析时，发现无论拟合几个主成分，最后给出的Q...
R在生信领域可谓风风火火,R包中的ropls包可以进行PCA、PLS-DA和OPLS-DA分析。SIMCA-P 软件也可以进行OPLS-DA分析。具体实现过程本期不赘,如需要者较多,本号也可以考虑后期制作发布。 ---统计思维与理论系列--- 【1114.】先单后多风险因素发现模型构建论文错误解析 ...
可以使用R语言做pearson相关性分析，得到的相关性系数和SIMCA的结果一样，同时用R语言也能得到p-value ...
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...
正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)结合了正交信号矫正(OSC)和PLS-DA方法,能够将X矩阵信息分解成与Y相关和不相关的两类信息,通过去除不相关的差异来筛选差异变量。 具体流程为:使用SIMCA软件对数据进行对数转换加UV格式化处理,首先对第一主成分进行OPLS-DA建模分析,模型的质量用7折交叉验证(7-fold cross validation...