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:
成分分析:分析获得的成分,理解其与原始变量之间的关系。可以通过载荷图(loading plot)和得分图(score plot)来可视化成分。 模型评估:使用R²值和Q²值等指标评估模型的拟合优度和预测能力。R²值表示模型解释的方差比例,Q²值则用于评估模型的预测能力。 5. 结果解读与应用 PLS分析的结果需要进行详细解读。...
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): ...
通过对关联和正交部分所包含的组分进行交叉检验(cross-validation)多次预建模,选择预测误差(prediction error)最小的模型(最适模型)进行后续分析,并绘制载荷图(loadings plot),从而分析两组学间的数据关联。 《168篇文章的秘密——多组学的兴起》 下面就正式开始O2PLS建模分析和荷载图的绘制啦!
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...
PLS loading plot (A) where bacterial abundance defined the Y matrix and ICR-FT/MS data were plotted as predictors of differentiating bacteria based on their regression coefficients.Janet, JanssonBen, WillingMaria...
3, drop = FALSE] # dillon-goldstein rho foot_pls$unidim[, 4, drop = FALSE] # eigenvalues foot_pls$unidim[, 5:6] #Houston we have a problem # plotting loadings plot(foot_pls, what = "loadings") # outer model results foot_pls$outer_model # ...
负荷图：负荷图（Loading plot）是展示变量与主成分之间的关系的图表。该图可以帮助识别哪些变量与分类结果相关。在解读PLS-DA分析结果时，一般需要综合考虑上述几种结果。例如，可以根据模型性能指标评估模型的分类能力，根据VIP值和负荷图识别对分类结果有较大贡献的变量。同时，也需要注意过拟合等问题，...
plot(RMSEP(pls_model)): 绘制均方根预测误差(RMSEP)图,帮助确定最佳的主成分数。 loading_weights: 显示每个成分对应的自变量系数,这些系数反映了自变量对因变量的影响程度。 coefficients: 显示标准化后的回归系数,如果需要原始系数,需要将这些系数进行逆标准化处理。 5. 注意事项 在进行PLS分析之前,确保你的数据已...
# plot plot(support_pca, main = "Support indicators (circle of correlations)", cex.main = 1) support分布图: support子变量分布图: support子变量主成分图: sup.under变量的非一致性。The fact that sup.under is on the left compared to the other indicators, reflects the fact of being negatively...